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第02周-單變量線性回歸

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  • 一個有監督的房價訓練模型如下所示:

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  • 單變量線性回歸問題:
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  • 模型預測值與訓練實際值之間的差距,就是建模誤差。
  • 一般常用的代價函數是平方誤差函數,之所以提出誤差的平方和,是因為誤差平方代價函數對於大多數問題特別是回歸問題,都是一個合理的選擇。
  • 常使用梯度下降作為求函數最小值的算法,開始時我們隨機選擇一個參數的組合,計算代價函數,然後我們尋找下一個能讓代價函數下降最多的參數組合,持續如此,就能找到一個局部最小值。
  • 批量梯度下降的過程:
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