这一章也是本书基本理论的一章,我对这章后面有些公式看的比较模糊,这一会章涉及线性代数和概率论基础知识,讲了几种经典的线性模型,回归,分类(二分类和多分类)任务. 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例 x =(x1:x2:… :xd),其中xi是x在第i个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即: f(x) = w1x1 + w2x2 + … + wdxd + b 一般用向量形式写成: f(x) = wTx + b 其中x =(x1…