[04-00]单变量线性回归问题
系列博客，原文在笔者所维护的github上： https://aka.ms/beginnerAI ， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第4章 单入单出的单层神经网络 4.0 单变量线性回归问题 4.0.1 提出问题 在互联网建设初期，各大运营商需要解决的问题就是保证服务器所在的机房的温度常年保持在23摄氏度左右。在一个新建的机房里，如果计划部署346台服务器，我们如何配置空调的最大功率？ 这个问题虽然能通过热力学计算得到公式，但是总会有误差。因此人们往往会在机房里装一个温控器，来控制空调的开关或者风扇的转速或者制冷能力，其中最大制冷能力是一个关键性的数值。更先进的做法是直接把机房建在海底，用隔离的海水循环降低空气温度的方式来冷却。 通过一些统计数据（称为样本数据），我们得到了表4-1。 表4-1 样本数据 样本序号 服务器数量(千台)X 空调功率(千瓦)Y 1 0.928 4.824 2 0.469 2.950 3 0.855 4.643 ... ... ... 在上面的样本中，我们一般把自变量X称为样本特征值，把因变量Y称为样本标签值。 这个数据是二维的，所以我们可以用可视化的方式来展示，横坐标是服务器数量，纵坐标是空调功率，如图4-1所示。 图4-1 样本数据可视化 通过对上图的观察，我们可以判断它属于一个线性回归问题，而且是最简单的一元线性回归。于是