1 多元线性回归模型 1 多元回归模型与回归方程 多元回归模型: y=β 0 +β 1 x 1 +β 2 x 2 +...+β k x k +ε y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_kx_k+\varepsilon 多元回归方程: E(y)=β 0 +β 1 x 1 +β 2 x 2 +...+β k x k E(y)=\beta
第十二章 计算学习理论 此系列文章旨在提炼周志华《机器学习》的核心要点,不断完善中… 12.1 基础知识 1、概述 目的:分析学习任务的困难本质,为学习算法提供理论保证) 2、一些定义 令h为从X到Y的映射,h的泛化误差: E ( h ; D ) = P x ∼ D ( h ( x ) ≠ y ) E(h;\mathcal{D})=P_{\bm x\sim\mathcal{D}}(h