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
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...
机器学习之2-多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 那么X是[1,2,3] y也是[1,2,3] 那么令theta0 = 0 theta1 = 1 这个函数返回值为0最小 theta0 = 0 theta1=0的话 返回值是2.333 要考虑是否需要...
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,希望预测房子是否有花园,这样的问题称为分类问题 2线性回归
Compare this to other methods like correlation, which can tell you the strength of the relationship between the variables, but is not helpful in estimating point estimates of the actual values for the response. What is the difference between the variables in regression?
2400,3,369000 1416,2,232000 将数据逐行读取,用逗号切分,并放入np.array #加载数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #加载数据 defload_exdata(filename):data=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf.readlines():line=line.split(',')current=[int(item)foriteminline]#5.5277,9.13...
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
其中:ℎ𝜃(𝑥) = 𝜃𝑇𝑋 = 𝜃0 + 𝜃1𝑥1 + 𝜃2𝑥2+. . . +𝜃𝑛𝑥𝑛 ,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: 即: 求导数后得到:
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。