个人机器学习之路 第二关

2、 单变量线性回归 1.什么是单变量线性回归？ 在训练集中，有一个自变量x和一个因变量y，经过数据拟合，去找到它们之间的关系 （假设函数）。最终实现任给一个输入，都会有一个相对正确的输出。 注意：单变量线性回归属于监督学习下的回归问题。 2.代价函数 （1）定义：J(k,b)=(1/2m)*∑(h(x) - y(i))^2 其中,h(x)=kx+b 解释以下

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