Hồi quy tuyến tính là một phương thức để tìm đường thẳng hoặc mặt phẳng siêu phù hợp
với một tập hợp các điểm tốt nhất. Mô-đun này khám phá các hồi quy tuyến tính
trực quan trước khi đặt nền tảng cho phương pháp máy học
hồi quy tuyến tính.
Giảm dần vào công nghệ máy học
Học hỏi từ dữ liệu
Có rất nhiều cách phức tạp để học hỏi từ dữ liệu
Nhưng chúng ta có thể bắt đầu bằng một cái gì đó đơn giản và quen thuộc
Bắt đầu đơn giản sẽ mở ra một số phương pháp hữu ích rộng rãi
Hàm giảm tốc tiện lợi cho hồi quy
L2 Tổn thất cho một ví dụ nhất định còn được gọi là lỗi bình phương
= Bình phương của sự khác biệt giữa nhãn dự đoán và nhãn
\(\sum \text{:We're summing over all examples in the training set.}\)
\(D \text{: Sometimes useful to average over all examples,}\)
\(\text{so divide by} {\|D\|}.\)