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。 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt path='ex1data1.txt'#机器学习的官方作业数据集data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Population...
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...
A,B,C三个选项中前后两个变量之间都存在一定的影响,但是并不一定可以构成线性关系。 思维引导:什么是线性回归? (1.)什么是线性? 函数里面的自变量和因变量之间的对应关系在集合呈现直线(平面或者超平面) (2.)什么是回归? 用一条直线(平面或者超平面)来拟合真实世界中的一些规律 好,那么什么是线性回归呢? 线性...
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,个人觉得黄广海先生的代码很不错,故贴出来逐段详解。 1.Linear regression with one variable(单变量线性回归) 问题是根据城市人口的数量(Population),预测开饭店的...
在这一部分你将使用多元线性回归来预测房价 当特征相差几个数量级时,首先执行特征缩放可以使梯度下降收敛更快。 注意此时,the extra column of 1 corresponding to x0 = 1 has not yet been added to X 特征放缩后再添1: 初始化参数 Gradient descent ...
请注意,虽然梯度下降一般易受局部最小值的影响,但我们在线性回归中提出的优化问题只有一个全局,而没有其他局部最优。 因此,梯度下降总是收敛(假设学习率α不是太大)到全局最小值。 实际上,J是凸二次函数。下面是梯度下降的示例,因为它是为了最小化二次函数而运行的。
A)线性可分数据 B)清洗过的数据 C)含噪声数据与重叠数据点 2.[单选题]回归评估指标中RMSE和MSE的关系是() A)MSE是RMSE的平方 B)没有关系 C)RMSE是MSE的平方 3.[单选题]让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能,就是(__)。
解析:线性回归能完成的任务是预测连续值 知识点扩展: 机器学习: 1.有监督学习,有x有y(y即label标签) 分类:预测结果是离散值,例如颜色和形状; 回归:预测结果是连续值(断断续续),例如气温,体温,血压等; 2.无监督学习,有x没有y(只有数据,没有标签) ...
多变量线性回归 练习1还包括一个房屋价格数据集,其中有2个变量(房子的大小,卧室的数量)和目标(房子的价格)。 我们使用我们已经应用的技术来分析数据集。 path ='ex1data2.txt'data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Size','Bedrooms','Price'])data2.head() ...