1.单变量线性回归 该任务的数据集是人口与利益,目标是想要通过线性回归了解人口作为自变量,利益作为因变量之间的单元关系。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt path = 'ex1data1.txt' #机器学习的官方作业数据集 data = pd.read_csv(path, header=None,names=['Populatio...
f,'r', label='Prediction')ax.scatter(data.Population, data.Profit, label='Traning Data')ax.legend(loc=2)ax.set_xlabel('Population')ax.set_ylabel('Profit')ax.set_title('Predicted Profit vs. Population Size')plt.
function A = warmUpExercise() %WARMUPEXERCISE Example function in octave % A = WARMUPEXERCISE() is an example function that returns the 5x5 identity matrix A = []; % === YOUR CODE HERE === % Instructions: Return the 5x5 identity matrix % In octave, we return values by defining wh...
吴恩达机器学习练习1——python实现代码详解 前段时间在B站看吴恩达教授的机器学习教程,的确课程对于刚入门机器学习的人来说非常的好,本人也极其推荐。而配套的机器学习练习也十分推荐去做一下,在这个过程中,既能充分理解课程中的算法思想,也能提高自己的代码能力。在网上有很多不错的python实现的代码,个人觉得黄广海先...
ex1.m-运行单变量线性回归学习模型。 ex1_multi.m-运行多元线性回归学习模型。 Submit.m-将代码提交给Coursera平地机。 数据集 ex1data1.txt-单变量线性回归训练数据。 ex1data2.txt-多元线性回归训练数据。 基本的 warmUpExercise.m-Matlab / Octave中的“ Hello World”(生成5x5身份矩阵的函数) plotData.m...
在有监督的学习中,我们得到一个数据集,并且已经知道我们的正确输出应该是什么样的,并且认为输入和输出之间存在关系。 监督学习问题分为“回归”和“分类”问题。 1.在回归问题中,我们试图在连续输出中预测结果,这意味着我们正在尝试将输入变量映射到某个连续函数。
机器学习练习 --- 线性回归 .单变量线性回归 该任务的数据集是人口与利益,目标是想要通过线性回归了解人口作为自变量,利益作为因变量之间的单元关系。 展示数据分布 目标函...