我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中,你会看到这个算法的概况,更 重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。 模型表示(Model Representation) 让我们通过一个例子来开始:这个例子是预测住房价格的,我们要使用一个数据集,数 据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。比方说,如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小,你要告诉
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,...
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 表示。 我们该如何表达 ℎ?一种可能的表达方式为:ℎ𝜃(𝑥) = 𝜃0 + 𝜃1...
Linear regression on one variable
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。
1 %绘制拟合曲线2%Plot the linear fit3hold on; %keep previous plot visible4plot(X(:,2), X*theta,'-')5legend('Training data','Linear regression') %添加图例6hold off % don't overlay any more plots on this figure 1. 2. 3.
[Section 1] Model Representation [Section 2] Cost Function [Section 3] Cost Function - Intuition I [Section 4] Cost Function - Intuition II [Section 5] Gradient Descent Simultaneously update \alpha …
一、Linear Regression 主要分为Linear Regression with One Variable & Linear Regression with Multiple Variables Linear Regression with One Variable 简单地说就是一个自变量一个因变量,且二者的关系近似可以用一条直线去拟合。 例如房价与面积的关系,就可以近似看成单变量线性回归问题 ...
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)) ...