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(...
(一)单变量线性回归 Linear Regression with One Variable (二)多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables (三)逻辑回归 Logistic Regression (四)正则化与过拟合问题 Regularization/The Problem of Overfitting (五)神经网络的表示 Neural Networks:Representation (六)神经网络的学习 Neural Networks:Lear...
1 % Exercise 1: Linear regression with multiple variables23%%Initialization45%% ===Part 1: Feature Normalization===67%%Clear and Close Figures8clear ; close all; clc910fprintf('Loading data ...\n');1112%%Load Data13data = load('ex1data2.txt');14X = data(:,1:2);15y = data(:,3)...
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...
第二讲---多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable (一)、Multiple Features: 多变量假设:输出由多维输入决定,即输入为多维特征。如下图所示:Price为输出,前面四维为输入: 假设h(x)=θ0+θ1x1+……所谓多参数线性回归即每个输入x有(n+1)维[x0……xn] (二)、...
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为: 求导数后得到: (3)向量化计算 向量化计算可以加快计算速度,怎么转化为向量化计算呢? 在多变量情况下,损失函数可以写为: 对theta求导后得到: ...
resulting in a new average value for the input variable of just zero. Gradient Descent in Practice ML学习笔记 (2) Multivariate linear regression more powerful one that works with multiple variables or with multiple features linear regression. n = number of features = input (features) of ...
第二周 4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征Multiple Features 例如房子的多维特征 x_{2}= \begin{bmatrix} 1\\ 3\\ \end{bmatrix} 支持多变量的假设h_\theta(x)=θ_0+θ_1*x_1+...θ_n*x_n
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...
multiple regression 和 multivariate linear regression 的区别是什么? 下面是维基百科上的资料:Instatistics,linearregressionisanapproachtomodelingtherelationshipbetweenascalardependentvariableyandoneormoreexplanatoryvariablesdenotedX.Thecase... 下面是维基百科上的资料:In statistics, linear regression is an approach ...