Andrew Ng机器学习笔记（一）之简介线性回归

什么是线性回归？

在监督学习（supervised learning）中：

1. x表示输入值；
2. y表示输出值（也是预测值）；
3. （x⁽ⁱ⁾, y⁽ⁱ⁾）被称为训练样本；
4. 一组（x⁽ⁱ⁾, y⁽ⁱ⁾），i=1，...,m，被称为训练集（training set）

注意：这里的上标i指的是序号，而与取幂无关

为了更直观一点，下面是监督学习的流程图（其中h——<b>hypothesis</b>是预测算法生成的线性式）：

supervise learning processing

Andrew举了个房价预测的栗子（一个回归的预测）：

房价预测 房价预测
这里的房价可以认为是连续的，所以可以模拟一条直线来根据房间面积来预测房价，这就叫线性回归。
但是如果y只是一簇一簇离散的数据，比如根据房屋面积判断是别墅还是平房，那么这样就叫做分类问题。

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Cost Function（误差函数）

我们用cost function来评估hypothesis的准确性，这里y⁽ⁱ⁾是输入为x⁽ⁱ⁾时的真实值。有时候也称为“Squared error function”或者“Mean squared error”

Cost Function
误差项

cost function如何得来？

• 在这里由于误差项可正可负，相加时会正负抵消，这样就无法区分没有偏差和政府偏差相抵消时的情况。因此，我们使用误差的平方和，并令其最小，这样的方法也叫做最小平方发（Least Squares Method）。
• 后面我们就会知道为什么除的是2m而不是m，这里简单说一下：
  除以2m，是用来简化其数据，make it easy。

Cost Function