最佳线上网站制作模板,网站建设客户问到的问题,网络营销方式案例分析,最近新闻热点事件一、单变量线性回归 单变量线性回归是监督学习中的一种算法#xff0c;通常用于解决回归问题。在单变量线性回归中#xff0c;我们有一个训练数据集#xff0c;其中包括一组输入特征#xff08;通常表示为#x1d465;#xff09;和相应的输出目标#xff08;通常表示为…一、单变量线性回归 单变量线性回归是监督学习中的一种算法通常用于解决回归问题。在单变量线性回归中我们有一个训练数据集其中包括一组输入特征通常表示为和相应的输出目标通常表示为。这个算法的目标是学习一个线性函数通常表示为ℎ()其中是要学习的参数以便将输入特征映射到输出目标。 具体地对于单变量线性回归通常使用以下形式的线性函数 其中 ℎ() 表示通过算法学习到的假设或预测函数。0 和 1 是要学习的模型参数分别表示假设的截距和斜率。 是输入特征通常表示单个特征。 是输出目标表示要预测的结果。 单变量线性回归的目标是通过训练数据集学习出最佳的模型参数0和1使得假设ℎ()能够最好地拟合训练数据集中的输入特征和输出目标。一旦学习到了合适的参数就可以使用模型来进行预测根据给定的输入特征预测相应的输出目标。 在单变量线性回归问题中我们通常通过最小化成本函数例如均方误差来找到最佳的参数0和1以使模型与训练数据尽可能接近。这就是单变量线性回归的基本思想它可用于估计输入特征与输出目标之间的线性关系例如根据房屋尺寸来估计房屋价格。 参考资料
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黄海广博士 - 吴恩达机器学习个人笔记
