08 线性回归线性回归的理论回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。线性回归可以看作最简单的单层神经网络。推导过程——以房屋价格预测为例子：房子的线性假设，房屋价格为面积、年龄等因素的加权和，并受到偏置的影响price=????area⋅area+????age⋅age+????.price=????_{area}⋅area+????_{age}⋅age+

R-CNN使用启发式搜索算法来选择锚框使用预训练模型来对每个锚框抽取特征训练一个SVM来对类别分类训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移兴趣区域（RoI）池化层把一个锚框分割为n×m块，输出每块里面的最大值，这样无论锚框多大，总是输出nm个值。RoI主要是为了解决锚框大小不同的问题，使得锚框可以被pooling成固定大小的，可以做一个batch的处理。Faster RCNN将图片变成一个特征图，再变

统计机器学习　李航