线性回归简介

线性回归API初步使用

数学求导

线性回归的损失和优化

梯度下降方法介绍

线性回归API再介绍

案例：波士顿房价预测

欠拟合和过拟合

正则化线性模型

1. Ridge Regression（岭回归，又名Tikhonov regularization）

2. Lasso Regression

3. Elastic Net

弹性网络在岭回归和Lasso回归中进行了折中，通过混合比（mix ratio）

4. Early Stopping

Early Stopping 也是正则化迭代学习的方法之一

其做法为：在验证错误率逮到最小的时候停止训练

线性回归的改进-岭回归

模型的保存和加载