多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况。例如房价与房屋面积之前的关系，但是实际上，房价除了房屋面积之外，还要房间数，楼层等因素相关。那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题。在实际问题中，多变量的线性回归问题是更加常见的。 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况。 之前的单变量线性回归 ...

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 ...

简介 最近在参加一个利用机器学习来解决安全问题的算法比赛，但是对机器学习的算法一直不了解，所以先了解一下机器学习相关的算法。 Andrew Ng就是前段时间从百度离职的吴恩达。关于吴恩达是谁，相信程序员/媛都知道。 Andrew Ng的机器学习的公开课其实就是当年吴恩达还在斯坦福大学 ...

矩阵定义 数学上，一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列 使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据 向量的定义 向量就是n行1列的特殊矩阵 由于向量仅仅只有1行，那么通过一 ...

课上习题 【1】线性回归 Answer： D A 特征缩放不起作用，B for all 不对，C zero error不对 【2】概率 Answer：A 【3】预测图形 Answer：A 5 - x1 ≥ 0时，y = 1。即x1 ≤ 5时，y ...

Logistic Regression 一、内容概要 Classification and Representation Classification Hypothe ...

作业说明 　　Exercise 2，Week 3，使用Octave实现逻辑回归模型。数据集 ex2data1.txt ，ex2data2.txt 　　实现 Sigmoid 、代价函数计算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 文件清单 ...