机器学习1（单元变量线性回归）

最新推荐文章于 2022-03-07 15:35:35 发布
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文章标签： 机器学习入门
本文介绍了机器学习中单元变量线性回归的基本概念，探讨了如何使用代价函数J(θ0，θ1)来确定假设函数hθ(x)=θ0+θ1x的最佳参数θ0和θ1，从而得到最准确的预测模型。

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机器学习

——单元变量线性回归

用代价函数J（θ0，θ1）得假设函数的hθ(x)=θ0+θ1x的参数θ0​,θ1​得出准确的预测模型函数

预测过程：最小化代价函数J（θ0，θ1）得最准确的预测模型hθ(x)=θ0+θ1x的参数θ0​,θ1​

θ0=0的情况

θ0！=0的情况

总结：

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机器学习算法--线性回归分析(单元和多元)
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05-11 2114
关键词 分类模型、回归模型 存在序的离散属性、不存在序的离散属性 有监督的机器学习 回归的分类（输入变量数目，输入变量和输出变量的关系） 已知数据集，未知参数 均方误差最小化，最小二乘法 一元线性回归 多元线性回归 一、什么是回归分析 分类模型的输出值是离散的 classification 回归模型的输出值是连续的 regression 倘若在离散属性之间存在序的关系，可通过连续化，将其转化为连续值。 倘若在离散属性之间不存在序的关系，假设为 k 个属性值，通常将
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