假设函数 多元线性回归(multivariate linear regression) 将线性组合转换成矩阵乘法计算 问题描述 有n+1个特征量的gradient descent 特征缩放(feature scaling) 保证多个特征在相似范围内,这样梯度下降法能够更快的收敛 此时代价函数J的等值线图是椭圆形,梯度下降要来回波动,最终才收敛到最小值。 采用特征缩放 除以最大...
Multiple Features Gradient Descent For Multiple Variables Feature Scaling Learning Rate Features and Polynomial Regression Normal Equation
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(...
1.多维特征(Multiple Features)与单变量线性回归不同的是,这里处理的输入是一个n维向量 于是这里的假设可以写为 2.多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)与单变量类似,不细讲 3.特征放缩和学…
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
3 Linear Regression with Multiple Variables(多变量线性回归) 3.1 Multiple Features(多维特征) 注:实际上不一定是线性的,仅本例中使用线性。非线性也是此思想。 3.2 Gradient Descent for Multiple Variables(多变量梯度下降) 与单变量线性回归类似,在多变量线性回归中,同样也构建一个代价函数,则这个代价函数是所有...
一、Linear Regression with multiple variables (多元线性回归): 二、Gradient descent for multiple variables(多元梯度下降法) (1)Gradient descent for multiple variables 偏导数项展开: (2)Feature Scaling(特征缩放) 原因:若特征规模差别很大(如x1:0-2000,x2:1-5),得到的代价函数可能会不光滑,导致梯度下降收...
Using ten-year car sales data, this research proposes a machine learning approach using gradient descent (GD) to fitting multiple linear regression for Thailand car sales forecasts. The resulted forecasting accuracy is then compared with that of a normal equation method (NE) as well as that ...
1.Linear Regression with Multiple Variables(多变量线性回归) 1.1多维特征(Multiple features) 前面都是单变量的回归模型,通过对模型增加更多的特征,就可以构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn)。 以房价举例,前面在单变量的学习中只是用到了房屋的尺寸作为x来预测房价y,现在可以增加房间数...
gradient descent(梯度下降) normal equation(正规方程) 数据清理 主要是让数据集处于一种“密集稳定”的状态,否则不经过整理的数据集会让你在选择学习率的时候异常尴尬。(我亲自试过,你也可以试试不清理数据直接用梯度下降,看看会发生什么)不整理数据,有时候你可能会只能选用非常小的学习率,才能保证梯度下降的时候不...