一、線性回歸

線性回歸無非就是訓(xùn)練得到線性函數(shù)的參數(shù)來回歸出一個線性模型，學(xué)習(xí)《最優(yōu)化方法》時中的最小二乘問題就是線性回歸的問題。

關(guān)于線性回歸，ng老師的視頻里有講，也可以看此博客單參數(shù)線性回歸。簡要說一下線性回歸的原理。

假設(shè)擬合直線為h(x)=θ0+θ1*x, 記Cost Function為J(θ0,θ1)

這其實就是一個線性回歸問題，上式也是一個最小二乘問題的模型。盜的圖，我認(rèn)為式中1/m完全沒必要，還增加運算，完全可以刪掉。線性回歸就是要用數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來參數(shù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习--线性回归、逻辑回归的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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