Linear Regression Prepare Data To begin fitting a regression, put your data into a form that fitting functions expect. All regression techniques begin with input data in an arrayXand response data in a separate vectory, or input data in a tabletbland response data as a column intbl. Each r...
原来单变量的梯度下降算法与现在对变量的梯度下降算法比较,最关键的就是一定要同时进行更新。 3. Gradient descent in practice I : Feature Scaling 这部分主要讲解Feature Scaling特征尺度对于梯度下降算法的影响。 如果对于sample中的不同特征所处的范围差异很大,就像左图所示,那么使用梯度下降算法需要很长的时间才能...
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 同样是寻找使J最小的一系列参数 python代码为 比如这种...
hypothesis: 在监督学习问题中,我们的目标是给定一个训练集,学习到一个函数h:χ→y,我们称函数h为hypothesis regression problem:当我们试图预测的目标变量是连续的,例如希望通过房子面积、位置等预测它的价格,这样的问题称为回归问题 classification problem:当y取值只能是有限若干个离散值,例如给定房子面积,希望预测房子...
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...
2·SSR(Sum of Square Regression):(Yhat为预测值) 3·SSE(Sum of Square Error):(下图也表示了这三者之间的关系) 计算出上述值之后,我们在实际中常用RMSE去评价(越接近于1越好): Ps:当然还有MAE、MSE、(R‘)^2等可以很好的评价这个模型的好坏。
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为: 求导数后得到: (3)向量化计算 向量化计算可以加快计算速度,怎么转化为向量化计算呢? 在多变量情况下,损失函数可以写为: 对theta求导后得到: ...
Linear regression is a statistical technique used to describe a variable as a function of one or more predictor variables. Learn more with videos and examples.
§ 2. 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables 1 多特征值(多变量) Multiple Features(Variables) 首先,举例说明了多特征值(多变量)的情况。在下图的例子中,x1,x2,x3,x4x1,x2,x3,x4都是输入的变量,因为变量个数大于一,所以也称为多变量的情况。
主要是岭回归(ridge regression)和lasso回归。通过对最小二乘估计加入惩罚约束,使某些系数的估计非常小或为0。 岭回归在最小化RSS的计算里加入了一个收缩惩罚项(正则化的l2范数) 对误差项进行求偏导,令偏导为零得: Lasso回归 lasso是在RSS最小化的计算中加入一个l1范数作为罚约束: ...