В реальном наборе данных всегда есть более одной переменной или функции. Если в задаче регрессии необходимо учитывать более одного признака / переменной в качестве результата, это называется многомерной регрессией. Функция гипотезы одной переменной: В случае нескольких переменных n x становится вектором или столбцом, содержащим n переменных в качестве элементов вектора. Для n объектов параметры также становятся вектором, Функция гипотезы нескольких переменных, Для..

В обучении с учителем нам предоставляется набор данных с функциями и набором результатов. Алгоритмы регрессии используются для прогнозирования выходных данных с непрерывными значениями, которые нельзя разделить на определенные категории. Прогнозирование цен на жилье - один из примеров проблем регрессии. Одномерная линейная регрессия - это один из простейших алгоритмов, который предсказывает результат, когда для данных существует только одна функция. Сначала представим модель с..