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(...
特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 我们可以通过多种方法来改变我们的假设函数的特征和形式,从而其能帮助我们来拟合非常复杂的函数,甚至是非线性函数,这种方法叫做多项式回归(Polynomial Regression)。 比如有时我们想使用二次方模型(hθ(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x22)来拟合我们的数据: 又有时...
本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持向量机)、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解。(https://clas...
4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 在特征选取时,我们也可以自己归纳总结,定义一个新的特征,用来取代或拆分旧的一个或多个特征。比如,对于房屋面积特征来说,我们可以将其拆分为长度和宽度两个特征,反之,我们也可以合并长度和宽度这两个特征为面积这一个特征。 线性回归只能以直线来对数据进行...
2.Linear Regression - Multiple features Eg.This time, more than 1 feature regarding house price are considered.We want to predict the House price if the size/floors/age is given and price is UNKNOWN We expect the relation would be a linear function: Hypothesis: h_\theta=\theta_0+\theta_...
[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 ...
That’s how you obtain some of the results of linear regression: .rsquared holds 𝑅². .rsquared_adj represents adjusted 𝑅²—that is, 𝑅² corrected according to the number of input features. .params refers the array with 𝑏₀, 𝑏₁, and 𝑏₂. You can also notice...
[0, 2]). Discuss how the model uncertainty changes with the amount of data points and the problem of overfitting with Bayesian linear regression. Use the best performing polynomial features that you found in 3.1a, a ridge coefficient of λ = 10-6,and assume Gaussian noise with σ2 = ...
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...
4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 如房价预测问题, 通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。 另外,我们可以令: 从而将模型转化为线性回归模型。 根据函数图形特性,我们还可以使: 4.6 正规方程 到目前为止,我们都在使用梯度下降算法,但是对于某些线性回归问题,正规方程方法 ...