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? h_θ(x) = θ₀ + θ₁x

轉載于:https://www.cnblogs.com/JJJanepp/p/8446966.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【吴恩达机器学习】学习笔记——2.1单变量线性回归算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。