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...
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。
Multiple Linear Regression in Machine Learning - Learn about Multiple Linear Regression in Machine Learning, its concepts, implementation, and practical examples.
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…
Machine Learning - Linear Regression❮ Previous Next ❯ RegressionThe term regression is used when you try to find the relationship between variables.In Machine Learning, and in statistical modeling, that relationship is used to predict the outcome of future events....
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 ...