本文主要從數學原理的角度探討。從數學的角度理解，線性模型的輸入是一組特征向量x，輸出也是一組特征向量。
線性回歸可用于回歸和分類。
我們通過數據集D優化線性回歸模型的目的是什么？
目的是找到最優的w和b
那么，如何找到最佳的w和b呢？通過損失函數L(w,b)
在數學的角度，線性回歸和邏
1.線性回歸
2.局部加權線性回歸
局部加權線性回歸和傳統的先行揮別，區別體現在損失函數上。我們先從數學表達開始：
局部加權線性回歸損失函數是：
再從直觀上理解，再求解新數據的預測輸出時，訓練數據離測試數據越近，他們對權重的影響越大，反之越小。
