【吴恩达机器学习】学习笔记——2.1单变量线性回归算法

1 回顾

1.1 监督学习

定义：给定正确答案的机器学习算法

分类：

（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测

（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症

1.2 非监督学习

定义：不给定数据的信息的情况下，分析数据之间的关系。

聚类算法：将数据集中属性相似的数据点划分为一类。

2 单变量线性回归算法

2.1 符号定义

m = 训练样本的数量

x = 输入变量

y = 输出变量

2.2 工作方式

训练集通过学习算法生成线性回归函数hypothesis hθ(x) = θ0 + θ1x