机器学习 李宏毅 L3-Regression

模型介绍

进化前pokemon的各种特征，一只pokemon为$x$，包括了战斗力$x_{cp}$、输入的pokemon的状态$x_s$、hp值$x_{hp}$、重量$x_w$、高度$x_h$，以上为输入的特征；输出为pokemon进化后的CP值。

回归过程

根据第一讲介绍，第一步为找到模型，也就是对应的函数集合，本讲对应的模型为 $y=b+w{\cdot}x$，其中$y$为进化后的CP值。而$w$和$b$可以为不同值，这对应了不同的函数，构成了function set，也就是前面所说的模型，而这些函数数量为无穷多个，有些是合理的，有些是不合理的。上述模型为典型的线性模型（Linear model），$w$为weight，$b$为bias。

第二步为收集资料，评估模型函数集合中各函数的Goodness。
采用上标表示数据的序号，即存在各种不同的pokemon状态