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(...
5 多变量线性回归(Linear Regression with multiple variables) 5.1 多特征量(Multiple features) 本节课开始讨论一种新的线性回归的版本,这个版本更适用于多个变量或多特征量的情况。 在多变量线性回归算法中,符号规范如下: n表示特征量的数目; m表示训练样本数; x(i)表示第 i 个训练样本的输入特征值; *x(i)...
4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 在特征选取时,我们也可以自己归纳总结,定义一个新的特征,用来取代或拆分旧的一个或多个特征。比如,对于房屋面积特征来说,我们可以将其拆分为长度和宽度两个特征,反之,我们也可以合并长度和宽度这两个特征为面积这一个特征。 线性回归只能以直线来对数据进行...
第二周V1-V2首先讲了Multiple feature的线性回归梯度下降方法,其实就是多变量函数,大概用到求偏导之类的简单推导即可得到通式,和单变量是一致的。 V3则是说明多feature的情况下,scaling类似非常重要,feature之间相对一致的scaling可以加快梯度下降的迭代速度。实现这一点只要做些normalization之类的统计处理即可,与气象上...
第二讲---多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable (一)、Multiple Features: 多变量假设:输出由多维输入决定,即输入为多维特征。如下图所示:Price为输出,前面四维为输入: 假设h(x)=θ0+θ1x1+……所谓多参数线性回归即每个输入x有(n+1)维[x0……xn] (二)、...
"multiple_feature_linear_regression" 指的是多变量线性回归,它允许我们通过多个输入特征来预测一个连续的目标变量。本项目可能涉及使用Python编程语言实现这一概念。以下是关于多变量线性回归和Python实现的详细知识点: 1. 线性回归基础:线性回归是一种预测模型,用于建立输入变量(自变量)与输出变量(因变量)之间的线性...
1.Linear Regression - Univariate【线性回归】 1.1 Cost function - Definition and objectives 1.2 Gradient descent - Find the \theta_0,\theta_1 to minimize the cost J(\theta_0,\theta_1) 1.3 Learning rate \alpha 2.Linear Regression - Multiple features 2.1 Vectorized h_\theta 2.2 Gradient ...
[Section 1] Multiple Features [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 ...
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 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