模式识别与机器识别回归问题

Question

想知道给出的数据全都算到训练集里吗？代价函数问题里给的（0,1）这个参数可以直接使用带入吗，这三问的结果是对的吗，如果不对可以帮忙指正一下吗

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

首先，我会尝试回答你的问题，但请注意，由于你提供的图1和图2内容相同，并且有些表述可能存在笔误或不清楚的地方，我会基于我的理解来回答。

1. 对于给出的训练集m的值是多少？ 答：从给出的数据中，可以看到有8个样本点，所以m=8。

2. 设代价函数为J(θ0,θ1)=1/2∑(h(x(i))-y(i))^2，求(θ0,θ1)？ 答：这里的代价函数是均方误差代价函数，用于线性回归。要找到使代价函数最小的θ0和θ1，通常使用梯度下降法或其他优化算法。你给出的形式似乎缺少了求和符号∑，而且应该有一个关于所有训练样本的求和。此外，(θ0,θ1)的求解需要通过计算代价函数关于这两个参数的偏导数（梯度），并朝着梯度的相反方向更新参数，以最小化代价函数。此处不能直接“带入”求得参数。

3. 设线性回归的方程中θ0=-1,θ1=2，求h(6)? 答：已知θ0和θ1的值，可以使用线性回归方程h(x)=θ0+θ1x来预测。当x=6时，h(6)=-1+26=11。你的计算是正确的。

关于你的计算过程，有一些表述可能不太准确或缺失的地方：

• 在计算代价函数J(θ0,θ1)时，通常需要先将数据集的所有样本点代入到假设函数中，然后计算每个样本点的预测值与真实值之间的误差平方，最后求和并除以2。你的表达式似乎缺少了求和部分。
• 参数θ0和θ1的求解通常需要通过优化算法（如梯度下降）来找到使代价函数最小的值，而不是直接计算得出。

希望这些解答能帮助你理解模式识别、机器学习和线性回归的相关问题。如果有任何进一步的问题或需要澄清的地方，请告诉我。