是什么

是一种预测监督式学习的方法，它通常表现为如下形式

表现形式
h(x)=θ0+θ1∗xh(x)=\theta_0+\theta_1*xh(x)=θ0+θ1∗x
h(x)h(x)h(x)代表从x到y的映射函数，xxx代表输入，yyy代表输出。
对数据集进行简单的拟合，最简单的模型。表现形式为一次函数。比如

拓展

监督式学习
Supervised learning，是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（ learning model），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类），上面的例子就是预测输出。
无监督式学习
Unsupervised Learning 是人工智能网络的一种算法(algorithm)，其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。

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