机器学习学习笔记(二)

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监督学习的过程可描述为:通过把Training Set 喂给 Learning algorithm 得出一个 hypothesis,然后传入要预测的特征值给得到的 hypothesis,从而得到预测的结果。

线性回归模型 是典型的且最简单的监督学习模型。

符号表示

监督学习中关于Traning Set 定义了一些符号:

m: number of Training set

x’s: “input” variable/features

y’2: “output” variable/“target” variable

(x, y): one training example, 代表一个训练集中的数据

$(x^{(i)}, y^{(i)})$:ith training example, 代表训练集中的第i个数据

单变量的线性回归可用如下表达式表示:
$$
h_\theta(X)=\theta_0+\theta_1X
$$

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