temp=x*theta'-y;sqrerrors=temp.^2;theta=theta-learning_rate*(1/m)*(temp'*x);Jcost(step)=(1/2*m)*sum(sqrerrors);disp(step),disp(Jcost(step))end figure;plot(Jcost)title('The relation between J and iteration ');yl
Python has methods for finding a relationship between data-points and to draw a line of linear regression. We will show you how to use these methods instead of going through the mathematic formula. In the example below, the x-axis represents age, and the y-axis represents speed. We have ...
一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x和y之间不会完全是直线关系,而是会有一些波动(因为在现实中,不一定只有一个自变量x会影响因变量y,可能还会...
SVD与主成分的关系:特征值越大,方差越大。 三、Robust regression鲁棒线性回归(Laplace/Student似然+均匀先验) 因为先验服从均匀分布,所以求鲁棒线性回归即求Laplace/Student最大似然。在heavy tail(奇异点较多)情况下用鲁棒线性回归,因为Laplace/Student分布比高斯分布更鲁棒。 似然函数为: 由于零点不可微,所以求解析解...
{'linear regression','data','prediction'})2.正规方程法:1.x=load('ex2x.dat');2.y=load('ex2y.dat');3.m=length(x)4.x=[ones(m,1),x];5.theta=inv(x'*x)*x'*y6.figure7.plot(x(:,2),y,'o');8.%plot3(x(:,2),x*theta,'-g','Linewidth',2);9.p1=plot3(x(:,2),...
机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression) 线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。
多项式回归基本概念对于线性回归,数据都是线性的,目标是寻找一条直线,尽可能的拟合样本。但实际任务中,数据往往是非线性,因此需对线性回归算法进行一些转换改造,即多项式回归。 多项式回归中,数据不太具有…
A[Traning Set]-->B[Learning Algorithm] B-->h X[size of house]-->h h-->Y[Estimated price] 其中h:hyphothesis 意思并不够贴切 How do we representh? 5.cost function 接上文的linear regression问题,对于regression问题来说,这里的损失函数应当是一个优化问题: ...
(x,y)(x,y)(x,y) : one training example (x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)} )(x(i),y...吴恩达《Machine Learning》-Linear Regression with Multiple Variables多元线性回归(四) 多特征情况Multiple Features 多特征角标解释: m 样本个数 n 特征个数 本例中,n=4 (x1,x2,x3,x4) x(i)...
Well,regression is used basically when we are dealing with continuous sets of data and classification is applied when the data set used is scattered. To start with, we are going to discuss one of thesimplest regression i.e. linear regressionandwe will code a simple machine learning programme ...