【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
