在这样的$h(x)$中,只出现了一个变量$x$,因此也叫单变量(One Variable);以后也可能会出现多变量的情况,比如$h(x_{1},x_{2})=\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{2}x^{2}$ 单参数的情况下非常容易理解:在这里,Andrew Ng将h(x)简化,使得$\theta_{0}=0$,只考虑$\theta_{1}$。再举例示范了...
要解决房价预测问题,我们实际上是要将训练集“喂”给我们的学习算法,进而学习得到一个假设h,然后将我们要预测的房屋的尺寸作为输入变量输入给h,预测出该房屋的交易价格作为输出变量输出为结果。那么,对于我们的房价预测问题,我们该如何表达h? 一种可能的表达是h(x)=ax+b,...
4.如果Learning Rate过小,那么梯度下降每次只能走一小步,需要很长时间去收敛Converge。 Suppose that for some linear regression problem (say, predicting housing prices as in the lecture), we have some training set, and for our training set we managed to find some such that ,Which of the statements...
Linear regression with one variable算法实例讲解(绘制图像,cost_Function ,Gradient Desent, 拟合曲线, 轮廓图绘制)_矩阵操作 %测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 16.1101,17.59225.5277,9.130238.5186,13.66247.0032,11.85455.8598,6.823368.3...
因为只有一个特征 所以是单变量线性回归问题 a b就是代价参数 求ab就是建模 ab算完和实际的差距叫建模误差 寻找ab平方和最小点 就是代价函数 也叫平方误差函数 这就是代价函数了 在两个参数下 真实值与求出的值的差的平方和 除以2m 其实就是求误差的平均数 ...
机器学习-线性回归算法(单变量)Linear Regression with One Variable,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Linear regression on one variable
由图可知为监督学习,诺一种可能的表达方式为: h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x h_\theta \left( x \right)=\theta_{0} + \theta_{1}x hθ(x)=θ0+θ1x,因为只含有一个特征/输入变量,因此这样的问题叫作单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)问题。 图为用单变量线性回归模型来...
With one variable - Univariate linear regression Consider a function to estimate the COST, which penalize gap between Estimated Output and Real Output It is called Cost function represent by J(..Parameters..) J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i)) ...
参考:机器学习 笔记: 2.1 模型表示 ℎ 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) 这就是一个监督学习算法的工作方式,我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格,我们把它喂给我们的学习算法,学习算法的工作了,然后输出一个函数,通常表示为小写 ℎ