吴恩达机器学习线性回归的实验结果分析

在吴恩达机器学习课程中，线性回归是第一个被介绍的机器学习算法。我们可以使用线性回归模型来预测连续的数值型变量，例如房价、销售额等。

在线性回归中，我们试图找到一条直线（或者一个超平面）来拟合数据，使得预测值和真实值之间的误差最小化。这个误差通常被称为损失函数，我们可以使用不同的优化算法来最小化这个损失函数，例如梯度下降算法。

在实验中，我们使用了一个包含房屋面积和房屋价格的数据集。我们将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。

在训练过程中，我们需要选择一个合适的学习率和迭代次数。学习率控制每次迭代更新参数的幅度，如果学习率过大，可能会导致算法无法收敛；如果学习率过小，可能会导致算法收敛速度过慢。迭代次数控制算法运行的轮数，如果迭代次数过小，可能会导致算法无法收敛；如果迭代次数过大，可能会导致算法过拟合。

最终，我们可以使用模型来预测新的房价，并且可以根据模型的预测结果来进行相应的决策。