我的机器学习笔记,Linear regression 线性回归

上一课的笔记说到监督学习与非监督学习的区别,其中监督学习又包括regression problem和classification problem。这一次的笔记主要是对regression problem。

p.s笔记这里只对一个变量的情况进行求解


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这节课的举例还是延续上节课中房屋价格问题进行,下图是这节课种的ppt一页,对m,x,y的含义进行了解释。其中m代表了训练样本里面的个数,x代笔了输入的变量,y代表了输出的变量。


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有了这些训练样本,然后通过一下算法,你就可以知道很好的确定h(x),从而可以预测你朋友的房价。

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本节课内容不多,只是告诉了我关于线性回归的思路,至于通过怎么样的算法能求出最优的h(x),那就要继续学习了。


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