data=load_exdata('ex1data2.txt');data=np.array(data,np.int64)x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2))y=data[:,2].reshape((-1,1))m=y.shape[0]# Print out some data pointsprint('First 10 examples from the dataset: \n')print(' x = ',x[range(10),:],'\ny=',y[range(10),:...
多特征 Gradient Descent for Multiple Variables 多变量代价函数相对于单变量代价函数,没有什么变化。唯一变化就在于,原先是一个数,现在成了一个矩阵的数。公式等没有其他变化。 Gradient Descent in Practic...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...
(一)单变量线性回归 Linear Regression with One Variable (二)多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables (三)逻辑回归 Logistic Regression (四)正则化与过拟合问题 Regularization/The Problem of Overfitting (五)神经网络的表示 Neural Networks:Representation (六)神经网络的学习 Neural Networks:Lear...
Linear Regression with multiple variables 4.1 Multiple features (多特征量) Multiple features (variables) Size (x1)(x_1)(x1) Number of bedrooms(x2)(x_2)(x2) Number of floors(x3)(x_3)(x3) Age of homes(x4)(x_4)(x4) Price(y)(y)(y) 2104 5 1 45 460......
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(...
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 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 ...
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 ...
梯度下降法。优点:计算的时间复杂度达到了O(kn2),数据量大的时候,计算效率也良好;缺点:需要调参α,需要多次迭代。 可以看出,这两个方法的优缺点恰好是相对的,所以,如果是数据量小的时候,比如在10000以下的,正规方程法最好不过了,可如果是百万数据的数据集,正规方程法处理会非常慢,此时梯度下降法就n和油优势了...
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