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...
【Machine Learning, Coursera】机器学习Week1 Linear Regression with One Variable Linear Regression with One Variable (a.k.a univariate linear regression) 在学习机器学习的过程中,我发现即使有代数和统计的基础,不靠具体的例子就想深入理解每个算法到底在干什么是比较困难的。在这份重新整理的笔记中,我会以案例...
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,...
01 Linear Regression with One Variable Symbols: m= Number of training examples x’s = “input” variable /features y’s = “output” variable / “target” variaable (x, y) = one training example (x(i),y(i))(x(i),y(i))=ithitraining example...
Linear regression on one variable
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 ...
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 ...
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.
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)) ...
2. Linear Regression with One Variable Speaker:Andrew Ng 这一次主要讲解的是单变量的线性回归问题。 1.Model Representation 先来一个现实生活中的例子,这里的例子是房子尺寸和房价的模型关系表达。 通过学习Linear Regression可以进行预测某一size的房子prices是多少。