cocacola

Regresión lineal
Computación Científica I
Daniel Paternain Dallo

Índice
Introducción
Regresión lineal con una variable
Regresión lineal con múltiples variables
Regresión lineal y descensopor gradiente

Introducción
Modelo de regresión
A partir de un conjunto de datos observados,
queremos encontrar un modelo que represente
dichos datos
Si el modelo se ajusta a los datosobservados,
podemos utilizar el modelo para predecir nuevos
valores

Introducción

Introducción
Regresión lineal
Estimar un modelo en el que la variable de
respuesta (y) se expresa linealmente entérminos
de las variables del modelo (x) y de un conjunto de
parámetros (

Introducción
Proceso
Datos de entrenamiento

Algoritmo de aprendizaje

Hipótesis

Introducción
La hipótesisobtenida es una función entre las
variables de entrada (x) y la variable de salida (y)

Introducción
La hipótesis obtenida es una función entre las
variables de entrada (x) y la variable de salida(y)

Tamaño del
inmueble

Hipótesis

Precio del
inmueble

Regresión con una variable
En regresión lineal con una variable, la variable
de salida viene dada por una única variable (x).¿Cómo representamos la hipótesis que mapea x
en y?

donde , ∈
Nota: por comodidad, veremos que podemos
expresar la hipótesis como
donde
1

Regresión con una variable

Regresión con unavariable
Supongamos que la variable x es el tamaño del
inmueble y la variable respuesta (y) es el precio del
inmueble

Regresión con una variable
Idea: Encontrar aquellos parámetros , tales
que siaplicamos la función hipótesis al conjunto
de entrenamiento, el valor obtenido es lo más
parecido posible a los valores observados de y
2104
1416
534
852

460
232
315
178

De esta forma, lahipótesis se ajusta a los datos
observados. Suponemos que la hipótesis va a
predecir nuevos datos

Regresión con una variable
Necesitamos una forma de medir el error de una
hipótesis...