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...
(2)损失函数和单变量一样,依然计算损失平方和均值 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: (1...
import math; def sum_of_gradient(x, y, thetas): """计算梯度向量,参数分别是x和y轴点坐标数据以及方程参数""" m = len(x); grad0 = 1.0 / m * sum([(thetas[0] + thetas[1] * x[i] - y[i]) for i in range(m)]) grad1 = 1.0 / m * sum([(thetas[0] + thetas[1] *...
Machine Learning Andrew Ng -4. Linear Regression with multiple variables 4.1 Multiple features (多特征量) Multiple features (variables) Size (x1)(x_1)(x1) Number of bedrooms(x2)(x_2)(x2) Number of floors(x3)(x_3)(x3) Age of homes(x4)(x_4)(x4) Price(y)(y)(y...
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
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 对于一个要度量的对象,一般来说会有不同维度的多个特征。比如之前的房屋价格预测例子中,除了房屋的面积大小,可能还有房屋的年限、房屋的层数等等其他特征: 这里由于特征不再只有一个,引入一些新的记号 ...
吴恩达《Machine Learning》-Linear Regression with Multiple Variables多元线性回归(四),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
[Section 1] Multiple Features [Section 2] Gradient Descent for Multiple Variables [Section 3] Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling [Section 4] Gradient Descent in Practice II - Learning Rate [Section 5] Features and Polynomial Regression ...