import math; def sum_of_gradient(x, y, thetas): """计算梯度向量,参数分别是x和y轴点坐标数据以及方程参数""" m = len(x); grad0 = 1.0 / m * sum([(thetas[0] + thetas[1] * x[i] - y[i]) for i in range(m)]) grad1 = 1.0 / m * sum([(thetas[0] + thetas[1] *...
4.1多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn)。 增添更多特征后,我们引入一系列新的注释: n 代表特征的数量 代表第 i 个训练实例,是特征矩阵中的第 i 行,是一个向量(vector)。 ...
(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...
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(...
吴恩达《Machine Learning》-Linear Regression with Multiple Variables多元线性回归(四),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Machine Learning Andrew Ng -4. 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...
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 ...
Multiple linear regression (MLR) is a statistical technique that uses several explanatory variables to predict the outcome of a response variable.
多变量线性回归( Linear Regression with Multiple Variables) 多维特征 KaTeX parse error: No such environment: align* at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲x_j^{(i)} &= \t… h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + θ 3 x 3 + ⋯ + θ n ...
[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 ...