线性回归模型是:Y=wX+b
其中w和b是参数,将数据用线性回归模型去拟合,然后通过最小二乘法可以得到一组最优的解,也就是得到参数w和b,然后根据w和b可以通过一个属性去预测另外的一些属性,从而可以丢掉之前的原始数据。
还可以用一些非线性的模型去拟合数据,保留模型的参数
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