【机器学习】李宏毅机器学习2017——(2)线性回归

regression：output a scalar

上节课，machine学习：找到a set of funtion
Regression就是找到一个function的输出是scale——数值。例子：股票市场、无人车（无人车的sensor — 方向盘角度）、商品推荐（使用者A的购买记录、商品B —– A的购买可能性）。

例子：

x是秒哇，下标是属性

step1：model

function： y = b + w *x_cp ——— 是 linear model
w , b 是参量，可以被value

x:feature
w:weight
b:bias

stpe2:goodness of function

training data 衡量 goodness of function

Loss function L(衡量function好不好的function)：
input：a function
output:hoe bad it is

gradient descent(输入可微分就能用)比linear 好用

step3：gradient descent

求w使得L（w）最小