摘要:
这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记。课程地址是:https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index如上一节介绍,线性回归是有监督学习的机器学习类型,是要预测出连续值,而非离散值。解决线性回归问题,一般需要一个成本函数,目标就是使得成本函数最低。线性回归问题的成本函数,形如J(a,b)=1/2m * sum[(a+bx)-y]^2,其中m是训练样本个数,a+bx是预测的线性函数,(x,y)是训练样本特征值和结果值。问题1: 为什么成本函数用预测距离的2阶幂函数,而不是绝对值、1阶幂函数、4阶幂函数等?答:不用奇数阶的原因是,他不能区分
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