【吳恩達機器學習】學習筆記——2.1單變量線性回歸算法
1 回顧
1.1 監督學習
定義：給定正確答案的機器學習算法
分類：
（1）回歸算法：預測連續值的輸出，如房價的預測
（2）分類算法：離散值的輸出，如判斷患病是否為某種癌癥
1.2 非監督學習
定義：不給定數據的信息的情況下，分析數據之間的關系。
聚類算法：將數據集中屬性相似的數據點劃分為一類。
2 單變量線性回歸算法
2.1 符號定義
m = 訓練樣本的數量
x = 輸入變量
y = 輸出變量
2.2 工作方式
訓練集通過學習算法生成線性回歸函數hypothesis hθ(x) = θ0 + θ1x
【吳恩達機器學習】學習筆記——2.1單變量線性回歸算法
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