机器学习——线性模型
广义线性模型（Generalized Linear Models）
线性回归
均方误差最小化算法
基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法（least square method）”。在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。
岭回归
岭回归(英文名：ridge regression, Tikhonov regularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。
