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资源介绍
2.1 模型表示
参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv
之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示:
我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:
m 代表训练集中实例的数量
x 代表特征/输入变量
y 代表目标变量/输出变量
(x,y) 代表训练集中的实例
(x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例
h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis)
因而,要解决房价预测问题,我们实际上是要将训练集“喂”给我们的学习算法,进而学
习得到一个假设 h,然后将我们要预测的房屋的尺寸作为输入变量输入给 h,预测出该房屋
的交易价格作为输出变量输出为结果。那么,对于我们的房价预测问题,我们该如何表达 h?