机器学习之线性拟合

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

目标:

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值