吴恩达机器学习(二)——单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 1、模型表示 在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集(Training Set) 符号定义: m表示训练样本的数量 x表示输入变量/特征 y表示输出变量/预测的目标变量 (x,y)表示一个训练样本 (x(i), y(i))表示第i个训练样本(i指的是
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。
(2)损失函数和单变量一样,依然计算损失平方和均值 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: (1...
5. Features and polynomial regression 这里讲解多项式回归。对于线性回归可能并不能应用到所有数据,有些模型可能需要曲线来进行回归。比如Quadratic二次或Cubic三次模型。 例如: 以及下图所示 我们可以令 ,这样又变成了线性回归模型。当采用梯度下降时候,要记得进行特征尺度变换。 6. Normal equation Normal equation是从...
§ 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。
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...
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 ...
The structure of MR is described, including the regression equation, estimation of partial regression coefficients, measures of overall model fit, and the contribution of individual predictors and sets of predictors to prediction accuracy. The treatment of categorical predictors through effects, dummy, ...
1. Multiple features(多维特征) 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(...