§ 2. 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables 1 多特征值(多变量) Multiple Features(Variables) 首先,举例说明了多特征值(多变量)的情况。在下图的例子中,x1,x2,x3,x4x1,x2,x3,x4都是输入的变量,因为变量个数大于一,所以也称为多变量的情况。 于是引出多变量线性回归的一般假设形式: 2...
其中:ℎ𝜃(𝑥) = 𝜃𝑇𝑋 = 𝜃0 + 𝜃1𝑥1 + 𝜃2𝑥2+. . . +𝜃𝑛𝑥𝑛 ,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: 即: 求导数后得到: (xj(i))是怎么来的?ℎ𝜃(𝑥) = 𝜃𝑇𝑋 = 𝜃...
令向量θ = [θ0 θ1 θ2 ···θn]T,向量x = [x0 x1 x2 ··· xn]T,利用线性代数的知识我们很容易得到: 多变量梯度下降(Gradient Descent For Multiple Variables) 多变量梯度下降与单变量梯度下降思路基本一致,我们可以先构造出其代价函数J: 我们的目标与在单变量线性回归中一样,找出使得代价函数最...
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.特征放缩和学习率(Features Scaling & Learning Rate) 有的时候代价函数的等高线图像看起来很扁,这时梯度下降算法需...
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: 即: 求导数后得到: 当n>=1 时, {{\theta }_{0}}:={{\theta }_{0}}-a\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{m}{({{h}_{\theta }}({{x}^{(i)}})-{{y}^{(i)}})...
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: ...
5.1 多特征量(Multiple features) 本节课开始讨论一种新的线性回归的版本,这个版本更适用于多个变量或多特征量的情况。 在多变量线性回归算法中,符号规范如下: n表示特征量的数目; m表示训练样本数; x(i)表示第 i 个训练样本的输入特征值; *x(i)j表示第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值。
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
【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。
机器学习(三)---多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 同样是预测房价问题 如果有多个特征值 那么这种情况下 假设h表示为 公式可以简化为 两个矩阵相乘 其实就是所有参数和变量相乘再相加 所以矩阵的乘法才会是那样 那么他的代价函数就是 同样是寻找...