Logistic回歸用來分類，線性回歸用來回歸。
線性回歸是把讓樣本的屬性前面加系數，相加。代價函數是誤差平方和情勢。所以，在最小化代價函數的時候，可以直接求導，令導數等于0，以下：
也能夠使用梯度降落法，學習的梯度和Logistic回歸情勢1樣。
線性回歸的優點：計算簡單。
缺點：不好處理非線性數據。
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