线性回归(Linear Regression)

从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。

（以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容）

监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。
回归问题：当给出了输入数据后，预测正确的输出结果。

线性回归函数

首先考虑一个问题：我们需要预测自己房屋的价格，现在拥有的数据只是几十个房屋样本价格，如下图所示。怎样根据这些房屋的面积以及价格来预测我们自己房屋的价格呢？

为了更加直观的将已知样本房屋的价格表示出来，我们将上述数据标注在坐标系中，如下图&

总结

以上是生活随笔为你收集整理的线性回归与梯度下降的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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