机器学习之线性拟合

最新推荐文章于 2024-05-13 14:52:19 发布

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最新推荐文章于 2024-05-13 14:52:19 发布 · 1.2k 阅读

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本文介绍了机器学习中的基础——线性拟合，包括假设函数、代价函数及其目标。通过最小化代价函数，使用梯度下降算法来寻找最优参数，实现模型的优化。该算法中，两个参数同步调整，以达到极小值点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性拟合是很基础的一种机器学习。

当我们打算进行线性拟合时，通常有以下：

假设函数： $h\left(x \right)=\theta_0+\theta_1x$

参数： $\theta_0,\theta_1$

代价函数： $J\left(\theta_0,\theta_1 \right ) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^m\left(h \left(x^{(i)} \right ) -y^{(i)} \right )^2$

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