最常用的回归算法，求具有最小均方误差的无偏估计
优点：结果易于理解，计算上不复杂
缺点：对非线性的数据拟合不好
适用数据类型：数值型和标称型数据
使用平方误差作损失函数，Σ(yi-xiTw)^2
有序属性可以直接转化成连续值，无序属性需要转成K维向量，如属性“瓜类”，“西瓜”，“黄瓜”，“南瓜”可以转成（1,0,0），（0,1,0），（0,0,1）
如果无序属性直接转化成了连续值，会对后续处理如计算距离等造成误差
最小二乘法求解，对损失函数的W和B分别求导
使用相关系数来计算拟合的好坏
局部加权线性回归：
给待预测点附近的每个点赋予更高的权重，最常用的核为高斯核
w(i,i) =exp(︱xi-x︱/-2k^2)
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本文标题：线性回归
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