在机器学习之单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出: 不妨思考一下,如果我们不仅仅知道房屋面积(作为预测房屋价格的特征量(变量)),我们还知道卧室的数量、楼...
解决方法:1 删除多余特征 2 用较少的特征尽可能反应较多的内容或使用正则化(regulation)方法 笔记目录 (一)单变量线性回归 Linear Regression with One Variable (二)多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables (三)逻辑回归 Logistic Regression (四)正则化与过拟合问题 Regularization/The Problem of ...
特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 我们可以通过多种方法来改变我们的假设函数的特征和形式,从而其能帮助我们来拟合非常复杂的函数,甚至是非线性函数,这种方法叫做多项式回归(Polynomial Regression)。 比如有时我们想使用二次方模型(hθ(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x22)来拟合我们的数据: 又有时...
2.多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables) 3.特征放缩和学习率(Features Scaling & Learning Rate) 1.多维特征(Multiple Features) 与单变量线性回归不同的是,这里处理的输入是一个n维向量 于是这里的假设可以写为 2.多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables) 与单变量类似,不细讲...
多维特征目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为 \left( {x_{1}},{x_{2}},...,{x_{n}} \right) 。增添更…
Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation),%第一列为sizeofHouse(feet^2),第二列为numberofbedroom,第三列为priceofHouse12104,3,39990021600,3,32990032400,3,3690004
机器学习(三)---多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 同样是预测房价问题 如果有多个特征值 那么这种情况下 假设h表示为 公式可以简化为 两个矩阵相乘 其实就是所有参数和变量相乘再相加 所以矩阵的乘法才会是那样 那么他的代价函数就是 同样是寻找...
Figure 8.11 - Regression line is the line that best represents the data points(xi,yi)(xi,yi). We may summarize our model as Y=β0+β1x+ϵ.Y=β0+β1x+ϵ. Note that sinceϵϵis a random variable,YYis also a random variable. The variablexxis called thepredictoror theexplanato...
3 多变量线性回归(Linear regression with multiple variables) 在这一部分,我们会使用多变量线性回归来解决房价预测的问题。假设你想要出售你的房子并且想知道定一个怎样的价格才合适,对此,你可以采取收集最近的房屋交易数据,进而构建房屋价格模型。 ex1data2.txt 文件中包含了一系列训练集,其中第一列是房子的尺寸,第...
多变量线性回归( Linear Regression with Multiple Variables) 多维特征 KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲x_j^{(i)} &= \t… h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + θ 3 x 3 + ⋯ + θ n ...