快速上手大模型：机器学习2

1 一元线性回归

1.1 定义

        另m为训练集的数量（多少组数据），x是输入变量，y是输出变量（目标变量：指输入特征下的预测结果）；(x,y)表示一个训练样本，表示训练集的第i个训练样本。这里一元是指只有一个输入变量。

       一元线性回归是拟定一个线性函数f=wx+b（w,b为常数），使尽可能多的点在直线上并使代价函数最低。

1.2 例子

       房产面积与价格，输入变量房产面积、输出变量房价，通过给定多组数据，拟合成一条线性函数f。当再次输入某一房产面积时，输出估计的房价。

前期通过多组数据进行训练，从而做到后面可以预测房价的功能。