一元线性回归的假设空间是什么

一元线性回归的假设空间是所有形如 $h_{\theta}(x)=\theta_0 + \theta_1 x$ 的函数集合，其中 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ 是回归系数，$x$ 是自变量。这个假设空间是由所有可能的线性函数组成的，因此一元线性回归模型可以用一个线性方程来表示目标变量与自变量之间的关系。通过训练数据，可以求解最佳的回归系数 $\theta_0$ 和 $\theta_1$ ，使得模型预测的值与真实值之间的误差最小化。