孤独的圈

摘要： 线性回归（Linear Regression） 线性回归是采用线性拟合的方法，获得其“规律”（或者称为假设）h。换句话说，就是假设“规律”h是一个关于特征x的线性函数，然后再估计h的系数。 不妨设x是二维向量，有： θi是线性函数的参数，xi表示第i个特征值。不妨设x0=1，这样， 其中θ和x都是向量，n为特征的个数。 线性回归的过程就是估计θ的过程，估计θ的方法有很多种，在以后的文章中会一一介绍。 怎样衡量一个θ的值是否合适呢？这里定义了一个准则函数（cost function）： 能够使J(θ)最小的θ自然就是最优解。上面公式中，m是训练样... 阅读全文