Regression

regression 是通过找到一个函数，这个函数在各个特征的作用下有输出一个值，
这个值我们期望是在最佳函数的情况下输出的值，即误差最小。

实例（Combat Power）

在这里我们有5个自变量

step1:建立模型（model）
首先建立最简单的线性模型即  y = b + w*Xcp
由此我们可以引入多个自变量，即 y = b + ∑WiXi
除此之外我们还可以建立更多的模型

step2:函数好坏（Goodness of function）
计算函数的loss

step3:挑选一个最好的function（best function）即挑选L(W,b)最小的function

在挑选model的时候，一定要看在training和testing上的Average errror，
因为有的模型在training data上表现的很好，在testing data上表现的很糟糕，
即会出现过拟合现象，所以我们在训练模型的时候，
可以将training data分为training data 和testing data进行训练，
训练好模型之后将原来的testing data带入进去进行一个评分，
这样可以使得模型的准确率跟高，模型更耐用。

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