模型表达（model regression）

  1. 用于描述回归问题的标记
  • m 训练集（training set）中实例的数量
  • x 特征/输入变量
  • y 目标变量/输出变量
  • (x,y) 训练集中的实例
  • (x(i),y(i)) 第i个观察实例

  • h 机器学习算法中的解决方案和函数，即假设（hypothesis）

    我们解决问题实际上就是将训练集“喂”给学习算法，进而学习到一个假设h，然后将输入变量x输入给h，预测得到结果y
    ***

    假设函数（the hypothesis function）

  1. 假设函数一般形式：hθ=θ0+θ1x
    我们算法的目的就是，将训练集送进算法中，以期得到θ0和θ1的确切值。之后就可以利用这一函数进行预测了。
    ***

    代价函数（cost function）

  2. 我们通常使用代价函数评价一个假设函数的准确性。

  3. 代价函数一般形式：

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