defload_exdata(filename):data=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf.readlines():line=line.split(',')current=[int(item)foriteminline]#5.5277,9.1302data.append(current)returndata data=load_exdata('ex1data2.txt');data=np.array(data,np.int64)x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2))y=dat...
(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...
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(...
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 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 ...
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
[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 ...
3.Linear regression with multiple variable 接下来是选做部分,我们要开始尝试多因素的假设。 这里用的示例数据和视频课里比较接近,ex1data2.txt里是房屋的面积、房间数和房屋价格。 首先,根据视频课的内容我们知道,如果要对多因素假设使用梯度下降,必须先对数据进行特征缩放。
4.1 多维特征(Multiple Features) 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: 此时模型中的参数是一个n+1 维的向量,任何一个训练实例也都是n+1 维的...
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 ...