线性回归模型

  • 吴恩达机器学习专项课程 | 线性回归模型-part-2

    通过吴恩达机器学习专项课程,我们更深入地了解了监督学习的工作过程。监督学习算法利用训练集来学习和预测。训练集包含输入特征(如房屋大小)和对应的输出目标(如房屋价格),输出目标就是模型需要学习的正确答案。 在学习过程中,监督学习算法会生成一个函数,我们称之为模型。这个模型的功能是接收新的输入特征,并输出一个预测值,我们将其表示为y-hat。这个预测值是模型对实…

    2024年3月14日
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  • 吴恩达机器学习专项课程 | 线性回归模型-part-1

    在吴恩达机器学习专项课程中,我们深入探讨了监督学习的整个过程,并以线性回归模型作为第一个实例进行了详细解释。线性回归模型是通过为数据拟合一条直线来预测数值输出的方法,这在现实世界的许多问题中都有着广泛的应用。 我们使用了房屋大小和价格的数据集作为示例,展示了如何利用线性回归模型根据房屋大小来预测其价格。通过训练模型,我们得到了一条与数据点拟合的直线,这条直线…

    2024年3月14日
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