。 线性回归 简单来说，假如我们有m个特征变量，要通过这m个特征变量预测一个y的数值，不管这数值实际代表 ...

梯度下降与正规方程的比较： 梯度下降：需要选择学习率α，需要多次迭代，当特征数量n大时也能较好适用，适用于各种类型的模型 正规方程：不需要选择学习率α，一次计算得出，需要计算，如果特征数量n较大则运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度为，通常来说当小于10000 时还是可以接受的，只适用于线性 ...

相对于不是很大的数据来说，正规方程相对于梯度下降运算更加的简便 直接上核心公式 代码实现： 结果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...

一、概述 　　线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。 　　很多情况下我们都用它进行预测，比如预测房屋价格。在这里用一个简单的例子来说明，假设有一组房屋数据，为了理解方便，假设 ...

看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochastic ...

在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 ...

线性回归与梯度下降算法 作者：上品物语 转载自：线性回归与梯度下降算法讲解 知识点： 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 1.1 线性回归 在统计学中 ...

一、理论 二、数据集 三、代码实现 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training ...