(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...
(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...
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...
2. Gradient descent for multiple variable 下面来看一下多变量下梯度下降算法的定义: Hypothesis : Parameters : 共n+1个参数 Cost Function : Gadient Descent : Repeat { simultaneously update for every } 原来单变量的梯度下降算法与现在对变量的梯度下降算法比较,最关键的就是一定要同时进行更新。 3. Gradie...
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...
机器学习之线性回归(Linear Regression) 线性学习中最基础的回归之一,本文从线性回归的数学假设,公式推导,模型算法以及实际代码运行几方面对这一回归进行全面的剖析~ 一:线性回归的数学假设 1.假设输入的X和Y是线性关系,预测的y与X通过线性方程建立机器学习模型 2.输入的Y和X之间满足方程Y= θ X+e,e是误差项...
[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 ...
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
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 ...
Linear regression (also called simple regression) contains only two variables: the independent variable and the dependent variable. Multiple regression contains both linear and nonlinear regressions and incorporates multiple independent variables. Each independent variable in multiple regression has its o...