§ 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。 于是引出多变量线性回归的一般假设形式: 2...
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: (xj(i))是怎么来的?ℎ𝜃(𝑥) = 𝜃𝑇𝑋 = 𝜃...
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…
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 3.特征放缩和学…
多变量梯度下降(Gradient Descent For Multiple Variables) 多变量梯度下降与单变量梯度下降思路基本一致,我们可以先构造出其代价函数J: 我们的目标与在单变量线性回归中一样,找出使得代价函数最小的一系列参数 θ0 θ1 θ2 ···θn。在单变量线性回归中,我们引入梯度下降算法来找寻该参数。因此,在多变量线性回归...
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
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 对于一个要度量的对象,一般来说会有不同维度的多个特征。比如之前的房屋价格预测例子中,除了房屋的面积大小,可能还有房屋的年限、房屋的层数等等其他特征: 这里由于特征不再只有一个,引入一些新的记号 ...
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...
5.2 多元梯度下降法(Gradient descent for multiple variables) 本节课主要讲解如何设定多元线性回归假设中的参数,重点是如何用梯度下降法来处理多元线性回归。 多元线性回归的梯度下降法与单元线性回归的梯度下降法的区别在于多元线性回归存在多个特征向量,那么在梯度下降法遍历时,就需要遍历每一个特征向量的参数theta的计...
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 ...