Machine learning 你能解释一下这个问题吗?我是ML的新手,我面临着这个问题,但我不清楚它的解决方案

Machine learning 你能解释一下这个问题吗?我是ML的新手,我面临着这个问题,但我不清楚它的解决方案,machine-learning,Machine Learning,问题就在眼前 问题的形象: 问题2 许多可以燃烧的物质(如汽油和酒精)具有基于碳原子的化学结构;因此,它们被称为碳氢化合物。化学家想了解分子中碳原子的数量如何影响分子燃烧时释放的能量(即燃烧)。化学家获得以下数据集。在右边的一栏中,kj/摩尔是测量释放能量的单位。例子 您希望使用线性回归(ha(x)=a0+a1x)来估计释放的能量量(y)作为碳原子数的函数(x)。您认为以下哪项是您为a0和a1获得的值?您应该能够选择正确的答案,而无需实际实施线性回归 A) a0=−1780.0, a1=−53

问题就在眼前

问题的形象:

问题2 许多可以燃烧的物质(如汽油和酒精)具有基于碳原子的化学结构;因此,它们被称为碳氢化合物。化学家想了解分子中碳原子的数量如何影响分子燃烧时释放的能量(即燃烧)。化学家获得以下数据集。在右边的一栏中,kj/摩尔是测量释放能量的单位。例子

您希望使用线性回归
(ha(x)=a0+a1x)
来估计释放的能量量
(y)
作为碳原子数的函数
(x)
。您认为以下哪项是您为
a0
a1
获得的值?您应该能够选择正确的答案,而无需实际实施线性回归

A) a0=−1780.0, a1=−530.9  B) a0=−569.6, a1=−530.9
C) a0=−1780.0, a1=530.9   D) a0=−569.6, a1=530.9

由于所有A0都是负值,但两个A1都是正值,让我们先计算出后者。 正如你所看到的,通过增加碳原子的数量,能量变得越来越负,因此这种关系不能正相关,这就排除了选项c和d

那么对于截距,产生最小误差的值就是正确的值。对于1和10(更容易计算),a的输出约为-2300和-7000,b的输出约为-1100和-5900,因此人们更喜欢b而不是a


PS:你可能认为数据中应该有a0和a1的明显值,但事实并非如此。这个问题的目的是让你大致了解最合适的。同样,这种解决方法也有点像机器学习,因为所有的a0都是负的,但两个a1都是正的。让我们先找出后者。 正如你所看到的,通过增加碳原子的数量,能量变得越来越负,因此这种关系不能正相关,这就排除了选项c和d

那么对于截距,产生最小误差的值就是正确的值。对于1和10(更容易计算),a的输出约为-2300和-7000,b的输出约为-1100和-5900,因此人们更喜欢b而不是a

PS:你可能认为数据中应该有a0和a1的明显值,但事实并非如此。这个问题的目的是让你大致了解最合适的。这种解决方法也是一种机器学习,因为碳原子(x)增加,释放的热量(y)减少,我们的第一个假设是-
a1必须是负数
查看表格:少数a0应高于-1000。将一些值放在x上,我们可以看到函数的行为,并选择相应的函数作为答案。
再说一次,如果你感到困惑的话!然后拿一张纸,从4个选项中得出4个方程式:

  • h(a(x))=−1780− 530.9x
  • h(a(x))=−569.6− 530.9x
  • h(a(x))=−1780.0+530.9x
  • h(a(x))=−569.6+530.9x
  • 然后尝试计算结果,将一些值放在x上,查看图表的行为,并猜测问题的实际值。
    这太容易了,伙计!:)由于碳原子(x)增加而释放的热量(y)减少,我们的第一个假设是-
    a1必须是负数
    查看表格:少数a0应高于-1000。将一些值放在x上,我们可以看到函数的行为,并选择相应的函数作为答案。
    再说一次,如果你感到困惑的话!然后拿一张纸,从4个选项中得出4个方程式:

  • h(a(x))=−1780− 530.9x
  • h(a(x))=−569.6− 530.9x
  • h(a(x))=−1780.0+530.9x
  • h(a(x))=−569.6+530.9x
  • 然后尝试计算结果,将一些值放在x上,查看图表的行为,并猜测问题的实际值。

    这太容易了,伙计!:)

    哪部分不清楚?在哪里以及如何知道a0和a1的值?我投票将这个问题作为离题题结束,因为它与编程无关。哪部分不清楚?在哪里以及如何知道a0和a1的值?我投票将这个问题作为离题结束,因为它与编程无关。谢谢你,伙计!现在,有点清楚了,但对于a0的值(在你的答案的第二段中),我仍然感到困惑,你能告诉我你是如何测量最小误差的,你是如何决定对那些数字(-2300,-7000和-1100,-5900)选择b而不是a的吗?用x=1和10替换线性方程中的a0和a1。给出最接近表的值的是最好的。你真的不需要计算器,只是粗略的求和就足够了。谢谢你,伙计!现在,有点清楚了,但对于a0的值(在你的答案的第二段中),我仍然感到困惑,你能告诉我你是如何测量最小误差的,你是如何决定对那些数字(-2300,-7000和-1100,-5900)选择b而不是a的吗?用x=1和10替换线性方程中的a0和a1。给出最接近表的值的是最好的。你真的不需要计算器,只要粗略的求和就足够了。