舉個(gè)例子：
數(shù)據(jù)：工資和年齡（2個(gè)特征）
目標(biāo)：預(yù)測(cè)銀行會(huì)貸款給我多少錢(qián)（標(biāo)簽）
考慮：工資和年齡都會(huì)影響最終銀行貸款的結(jié)果那么它們各自有多大的影響呢猎贴？（參數(shù)）
通俗解釋：
X1,X2就是我們的兩個(gè)特征（年齡蒜危，工資），Y是銀行最終會(huì)借給我們多少錢(qián)
找到最合適的一條線（想象一個(gè)高維）來(lái)最好的擬合我們的數(shù)據(jù)點(diǎn)
如圖所示：
數(shù)學(xué)理論：
把θ和X看成向量蚕苇，并且x0=1
這是一個(gè)樣本的函數(shù)
將多個(gè)單樣本函數(shù)累乘得到似然函數(shù)
注:轉(zhuǎn)化為對(duì)數(shù)似然函數(shù)是因?yàn)榘殉朔ㄞD(zhuǎn)換為加法，更便于計(jì)算舀患。
讓似然函數(shù)（對(duì)數(shù)變換后也一樣）越大越好
得到
損失函數(shù)
比較好理解忆矛，就是訓(xùn)練集中所有樣本點(diǎn)，真實(shí)值和預(yù)測(cè)值之間的誤差的平方和裕便。其中1/2是為了后面計(jì)算方便绒净，求導(dǎo)時(shí)會(huì)消掉。所以我們目的就是找到θ使得J(θ)最小偿衰，這就是最小二乘法（最小平方）挂疆。
這樣就求出了權(quán)重參數(shù)
