【機器學習入門】線性迴歸的機率解釋

Andrew Ng的公開課機器學習html 線性迴歸中咱們創建了一個線性模型 h(x(i))=θTx(i) ，並計算偏差函數 J(θ)=∑mi=1(h(x(i))−y(i))2=∑mi=1(θTx(i)−y(i))2 web 爲了選擇合適的 θ 使得 J(θ) 最小，咱們能夠採起兩種方法： 1.梯度降低法 2.最小二乘法機器學習 具體的在上一節中已有講述。 本文從機率上解釋，爲什麼在計算 J(θ)

>>阅读原文<<