单变量线性回归原理

本文介绍了机器学习的基础,包括监督学习与无监督学习,重点讲解了单变量线性回归模型的表示和代价函数的概念。通过训练集学习算法,找到最佳的解题方法,即最小化代价函数J,实现模型的优化。文中提到了梯度下降法作为求解最优参数的手段,并讨论了学习率α对模型收敛的影响。

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第一部分:入门

一、机器学习的定义

Arthur Samuel:Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

计算机在没有得到明确指令的情况下进行学习并解决问题。

Tom Mitchell : Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to sometask T and someperformance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

计算机从经验E中进行学习,表现用指标P衡量,最终完成任务T

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