<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Linear Regression on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/linear-regression/</link><description>Recent content in Linear Regression on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 24 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/linear-regression/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>机器学习数学推导（五）：线性回归</title><link>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/05-%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92/</link><pubDate>Sat, 24 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/05-%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>引子：&lt;/strong> 1886 年，Francis Galton 在研究遗传时发现了一个奇怪的现象：特别高或特别矮的父母，他们的孩子身高往往会比父母更接近平均值。他把这种“向均值靠拢”的现象称为 &lt;em>regression&lt;/em>，这个名字一直沿用至今。一个统计学上的小发现，最终演变成了机器学习中最重要的基础模型——并非因为线性回归本身有多强大，而是因为几乎所有其他算法（逻辑回归、神经网络、核方法等）本质上都是同一种思想的变体：&lt;strong>在合适的空间里拟合一条直线。&lt;/strong>&lt;/p></description></item></channel></rss>