Introducción a Machine Learning II

Image by Manfred Steger Este post es el segundo de muchos que iré publicando a medida que vaya avanzando en el curso de Machine Learning de Andrew Ng, ofrecido por la universidad de Stanford en la plataforma Coursera. Recorda que sigo en los problemas de aprendizaje supervisado, y si en el post anterior hice una introducción a los problemas de Regresión Lineal Simple, y de cómo solucionarlos a través del algoritmo de Gradient Descent, en éste hablaremos de los problemas de regresión con multiples variables . Regresión Lineal Múltiple Si recuerdas el ejemplo de Regresión Lineal Simple que se proponía en el post anterior, quería estimar el precio de vivienda, y el único dato con el que contába en mi training data era el tamaño de las viviendas ya vendidas. Hablamos de Regresión Lineal Múltiple cuando son más de uno los atributos o variables de los que disponemos, como por ejemplo: Número de habitaciones. Número de pisos. Antigüedad del edificio. Todo juega un