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)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...
y = data(:,3); m =length(y);% Add intercept term to XX = [ones(m,1) X];% Calculate the parameters from the normal equationtheta = normalEqn(X, y);% Display normal equation's resultfprintf('Theta computed from the normal equations: \n'); fprintf(' %f \n', theta); fprintf('...
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 size of House(feet^2),第二列为 number of bedroom,第三列为 price of House 12104,3,39990021600,3,32990032400,3,36900041416,2,23200053000,4,53990061985,4...
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...
【Machine Learning】4 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。
记得我们初中学习数学的时候,如何求解方程呢?我们通常是选择求导的形式,当导数=0时,就是我们求解的值,具体原理,翻初中课本或者温习大学微积分课本。同理,对于多元线性回归,除了梯度下降法来求解,还可以利用Normal Equation法来求解,对函数的每一个参数进行求导。
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...
[Section 2] Gradient Descent for Multiple Variables [Section 3] Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling [Section 4] Gradient Descent in Practice II - Learning Rate [Section 5] Features and Polynomial Regression [Section 6] Normal Equation ...
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 ...