（以下內容是根據史丹福大學ng教授的機器學習公開課總結的內容）
監督學習：即訓練資料中既包含了輸入資料又包含了對應於這個是輸入資料的正確的輸出結果。
回歸問題：當給出了輸入資料後，**正確的輸出結果。
首先考慮乙個問題：我們需要**自己房屋的**，現在擁有的資料只是幾十個房屋樣本**，如下圖所示。怎樣根據這些房屋的面積以及**來**我們自己房屋的**呢？
為了更加直觀的將已知樣本房屋的**表示出來，我們將上述資料標註在座標系中，如下圖&
線性回歸與梯度下降
以下內容是根據史丹福大學ng教授的機器學習公開課總結的內容 監督學習 即訓練資料中既包含了輸入資料又包含了對應於這個是輸入資料的正確的輸出結果。回歸問題 當給出了輸入資料後，正確的輸出結果。首先考慮乙個問題 我們需要 自己房屋的 現在擁有的資料只是幾十個房屋樣本 如下圖所示。怎樣根據這些房屋的面積以...
線性回歸與梯度下降
本次課程分為幾個部分 1 模型概述 如圖，下圖是乙個房間大小和房子 的dataset，我們可以使用一條直線來模擬這些資料，以便給定指定的x值，可以得到相應的y值 將資料抽象為以下回歸的問題的dataset 首先規定以下數學符號 m 訓練樣本的數量 x 代表特徵 輸入變數 y 代表目標變數 輸出變數 ...
線性回歸 梯度下降
線性回歸演算法屬於監督學習的一種，主要用於模型為連續函式的數值 過程總得來說就是初步建模後，通過訓練集合確定模型引數，得到最終 函式，此時輸入自變數即可得到 值。1 初步建模。確定假設函式 h x 最終 用 2 建立價值函式 j 也叫目標函式 損失函式等，求引數 用 3 求引數 對價值函式求偏導 即...