ML:单变量线性回归(Linear Regression With One Variable)
2024-08-31 23:22:50
模型表达(model regression)
- 用于描述回归问题的标记
- m 训练集(training set)中实例的数量
- x 特征/输入变量
- y 目标变量/输出变量
- (x,y) 训练集中的实例
- (x(i),y(i)) 第i个观察实例
h 机器学习算法中的解决方案和函数,即假设(hypothesis)
我们解决问题实际上就是将训练集“喂”给学习算法,进而学习到一个假设h,然后将输入变量x输入给h,预测得到结果y
***假设函数(the hypothesis function)
假设函数一般形式:hθ=θ0+θ1x
我们算法的目的就是,将训练集送进算法中,以期得到θ0和θ1的确切值。之后就可以利用这一函数进行预测了。
***代价函数(cost function)
- 我们通常使用代价函数评价一个假设函数的准确性。
代价函数一般形式:
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