多元线性回归 一元线性回归只有一个特征$x$,而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假设 (Hypothesis):$h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\ldots+\theta_nx_n$ 参数 ...
网易公开课,监督学习应用.梯度下降 notes,http: cs .stanford.edu notes cs notes .pdf 线性回归 Linear Regression 先看个例子,比如,想用面积和卧室个数来预测房屋的价格 训练集如下 首先,我们假设为线性模型,那么hypotheses定义为 , 其中x ,x 表示面积和 bedrooms两个feature 那么对于线性模型,更为通用的写 ...
2014-03-26 17:40 4 7989 推荐指数:
多元线性回归 一元线性回归只有一个特征$x$,而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假设 (Hypothesis):$h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0x_0+\theta_1x_1+\ldots+\theta_nx_n$ 参数 ...
网易公开课,第6,7,8课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好,可以参考 先继续前面对线性分类器的讨论, 通过机器学习算法找到的线性分类的线,不是唯一的,对于一个训练集 ...
网易公开课,第3,4课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面讨论了线性回归问题, 符合高斯分布,使用最小二乘来作为损失函数 下面继续讨论分类问题,分类问题和回归问题不同在于Y的取值是离散的 我们先讨论最简单 ...
初步介绍 监督式学习: 给定数据集并且知道其正确的输出应该是怎么样的,即有反馈(feedback),分为 回归 (Regressioin): map输入到连续的输出值。 分类 (Classification):map输出到离散的输出值。 非监督式学习: 给定数据集,并不知道 ...
Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx ...
课程设置和内容 视频课程分为20集,每集72-85分钟。实体课程大概一周2次,中间还穿插助教上的习题课,大概一个学期的课程。 内容涉及四大部分,分别是:监督学习(2-8集)、学习理论(9集-11集)、无监督学习(12-15集)、强化学习(16-20集)。监督学习和无监督学习,基本上是机器学习 ...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^Tx \gg 0$; 对于$y=0$的数据,我们希望$h_\theta(x) \approx ...
之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候)。所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考。 1. 内容概要 Introduction ...