ML-线性回归
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了ML-线性回归相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
记样本数目为$m$,样本点$i$用$(x^{(i)}, y^{(i)})$表示,其中
$x^{(i)}=\begin{pmatrix}
x_1^{(i)}\\
x_2^{(i)}\\
...\\
x_n^{(i)}\\
\end{pmatrix}$
这里$y^{(i)}$为标量,假设$h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^{n}{\theta_ix_i}=\theta^{T}x$,其中$x_0$为$1$,$\theta$为假设$h$的参数向量,$\theta_0$为(直线)偏移值。
以上是关于ML-线性回归的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何在新数据到来时重新训练 pyspark 中保存的线性回归 ML 模型