Regreción lineal una variable

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Regresion lineal una Variable

X1= area del apartamento

X1 -> APT -> precio/apartamento

y= B0 + B1X1

aprendizaje supervisado para obtener los valores de B0 y B1

1) para esto debemos de tener unos dato de entrenamiento

2) requiere de una metodo/algorismo de optimización

con estos dos valores obtendremos los valores de B0 y B1

1) DATOS DE ENTRENAMIENTO

es una tabla de valores X1 y Y ya conocidos

X1 | Y

------- |-------

50 X11 | 100Y1

60 X21 | 120Y2

80 X31 | 160Y3

Debemos de tener daros de entrenamiento que nos lo proporcione el cliente de otra forma debemos buscarlos ya sea en el

campo fisico o por internet

2) ALGORITMO DE OPTIMIZACION -> (GRADIENTE DESENDETE)

GRADIENTE DESENDETE es un paso a paso a seguir

pasos:

1) debemos de cargar los datos de entrenamiento

2) B0 = 0 y B1 = 0

3)

FOR k= 1:1 : # iteraciones

(23.3.1) Cálcular una función hipótesis

(2.3.2) Actualizar B0, B1

(2.3.3) Cálcular función "J = cost" (debemos calcular este valor y almacenarlo en un vector ejm: j_history[J])

END

(3.4) Analizar el comportamiento funcion "cost"

-> NO ADECUADO: modifico el progema, inicio desde el punto 1)

|

-> DECUADOS: (fin) -> ultimos valores de B0 y B1 son los entregados al usuario