代价函数~ML
最近接触了机器学习，感觉很梦幻，能实现的我的梦想，看网上说的花天酒地的难，但是想做就要做下去，毅然决然的跳入这个大坑。
让我们慢慢来，先怼它几个概念。
监督学习
我们给出了关于每个数据的“正确答案”。监督学习必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。
监督学习中又有常见的两种问题回归问题和分类问题。
回归问题
回归一词指的是我们根据之前的数据预测出一个准确的连续输出值。
分类问题
当我们想要预测离散的输出值。
几个常用术语
- m:训练样本
- y\’s:输出特征/变量
- x\’s:输入特征/变量
- (x\’i,y\’i):第i组训练样本
监督学习的过程
给定一个训练集（m），一个函数h：x -> y，h（x）是预测Y对应值的一个指标，称为假设。图片为过程：
这是一个学习房屋价格的学习过程。
- Training set:训练数据
- Learning algorithm:学习算法
- h:hypthesis(假设),一个函数
- x:输入变量
- y:输出变量
转变为线性回归的话可以写成 h(x) = a + bx ，b就是斜率，a就是y轴截点，是不是很像y = kx + b。
等之后的梯度下降就知道其作用了。（待续）
解决线性回归问题的常用函数代价函数
首先理解一个概念 θ ,让我们把前面的假设函数改写成 hθ(x) = θ1 + θ2x 。
θi\’s 代表的是 Parameters（模型参数）
在线性回归中，我们要解决的是“θ”的最小化问题。在这个假设函数里就是θ1和θ2。
而我们怎么去求呢，首先看个图。
画蓝线的是我们的假设函数h，我们要找到的是不是和真实值（x,y）误差最小，也就是其中的红色×。
所以我们希望最小。
我们来解释一下：
- hθ(xi):预测结果
- yi:实际结果
- 平方作用为取消负数
- 1/2m:为减少其大小
- 因为得保证每个测试用例都是最小的所以得用取和（m为样本总数）
这个方程就被我们成为代价函数，其表示为J(θ0,θ1)，函数为：
也称为平方误差函数，平方误差代价函数。
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