机器学习-1、一元线性回归

最新推荐文章于 2025-03-23 20:04:56 发布
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本文详细解析了一元线性回归的基本概念，包括回归线表达式h0(x)=a+bx，其中a为截距，b为斜率。深入探讨了代价函数（lostfunction）的目的在于求出J的最小值，通过调整参数“学习率”来求导并找到西达0和西达1的最小值。

一元线性回归线表达式 h0(x) = a + bx  其中 a为截距，b为斜率

代价函数（lost function）

该公式的主要目的是求出J的最小值，其中的西达0和西达1分别对应一元线性回归表达式中的a和b。

对cost function进行求导，得到上面的两个函数，用来分别求出西达0和西达1的最小值。其中，需要调整的是参数“学习率”。

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机器学习---一元线性回归（实战）
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机器学习 -- 一元线性回归
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03-21 1939
一、模型描述 一个回归模型的案例 问题描述：有一个北京市房屋面积与房价的数据集，使用这组数据集来训练算法，使得可以预测北京市给定房屋面积的房子的售价。 思考流程：使用训练集训练算法，算法会根据数据集之间变量的关系拟合一条hypothesis曲线（或者叫回归方程）。这条hypothesis曲线描述的是被解释变量（房价）的预测值与解释变量（房屋面积）之间的关系。 假设hypothesis是一条单变量线性方程，表达式可以写成H(x)=θ0 + θ1x。 但是hypothesis不仅可以是线性的，也可以是非线性的
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12-04
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yiwenbin94的博客
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吴恩达机器学习——一元线性回归(1)
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gh6267的博客
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机器学习- 一元线性回归
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