Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记(二)【week 1之Linear Regression with One Variable】 线性回归算法中特定的符号表示: mm:表示训练样本的数目; xx:表示输入的特征; yy:表示输出变量或目标变量; (x,y)(x,y):表示一个训练样本; (x(i),y(i))(x(i),y(i)):表示第ii个训练样本; hh:表示假设函...
Machine Learning - week 2 - Multivariate Linear Regression Multiple Features 上一章中,hθ(x) = θ0+ θ1x,表示只有一个 feature。现在,有多个 features,所以 hθ(x) = θ0+ θ1x1+ θ2x2+ ... + θjxj。 为了标记的方便,增加 x0= 1 用向量表示 这里的 X 表示单行 Xi。如果是表示所有的 h...
Multiple Linear Regression in Machine Learning - Learn about Multiple Linear Regression in Machine Learning, its concepts, implementation, and practical examples.
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...
【Machine Learning】4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
课程链接:Machine Learning: Regression | Coursera第一章:Simple Linear Regression 1.领域知识在lR中有什么用?feature extraction的时候需要对这个领域的理解。 2.线性回归的点方程和线方程表示? 3.梯度下降计算loss时是计算所有样本点的loss还是部分点的loss?4.什么是凸函数?5.可以用梯度=0来解LR嘛?可以解其它ML...
{'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),...
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…
整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录: 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation ...
alpha是学习率(Learning Rate),其大小决定了每次循环中theta改变的大小,决定了梯度下降步子迈多大。寻找alpha很关键。alpha小了,每次循环步子也迈的小,要很多步才能到达最低点,速度慢。alpha太大了,可能一下就迈过头了,越过了最低点,并不断一次次越过来越过去就是下不来,太大了甚至可能导致循环无法收敛、甚至发散...