Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多变量线性模型 代价函数 　　Answer：AB 【2】Feature Scaling 特征缩放 　　　　Answer：D 【3】学习速率 α 　　　　Answer： B ...

逻辑回归 先前所讲的线性回归主要是一个预测问题，根据已知的数据去预测接下来的情况。线性回归中的房价的例子就很好地说明了这个问题。 然后在现实世界中，很多问题不是预测问题而是一个分类问题。 如邮件是否为垃圾邮件、金融交易是否正常，肿瘤是否是良性的。这新问题都是一个分类。 在分类问题中，结果一般 ...

摘要：给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。 本文分享自华为云社区《【跟着小Mi一起机器学习吧！】多变量线性回归（一）》，原文作者：Skytier。 1 多维特征 既然是多变量线性回归，那么肯定是存在多个变量或者多个特征的情况啦。就拿之前研究 ...

Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...

单变量线性回归 模型描述 　　 代价函数。 　　即讨论如何选择预测函数中的参数θ0和θ1，使得函数与实际数据点尽量好的拟合。使平方差尽量小。 　　m指训练集的样本容量。改变θ0和θ1求代价函数J（θ0，θ1）函数的最小值。也叫平方误差函数或平方误差代价函数。 　　 　　若只有一个 ...

特征选择 还是回归到房价的问题。在最开始的问题中，我们假设房价与房屋面积有关，那么最开始对房价预测的时候，回归方程可能如下所示： 其中frontage表示的房子的长，depth表示的是房子的宽。 但长和宽显然不是用于预测房价的一个很好的特征，正常的特征应该是房屋面积，那么正常的线性方程应该 ...

梯度降级算法简介 之前如果需要求出最佳的线性回归模型，就需要求出代价函数的最小值。在上一篇文章中，求解的问题比较简单，只有一个简单的参数。梯度降级算法就可以用来求出代价函数最小值。 梯度降级算法的在维基的定义: 梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到 ...

一：多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(X_1,X_2,...,X_n) 每一行都是一个训练集样本。 二：多元梯度下降法 与单变量线性回归类似，在多变量线性回归 ...