原文:【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 2 习题—Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归

Gradient Descent for Multiple Variables 多变量线性模型 代价函数 Answer:AB Feature Scaling 特征缩放 Answer:D 学习速率 Answer: B,因为第一个比第二个下降的快。第三个上升说明 太大 Mean Normalization Answer:C Normal Equation Answer:D Linear Regress ...

2018-10-28 18:02 0 1045 推荐指数:

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机器学习多变量线性回归Linear Regression with multiple variables

1. Multiple features(多维特征) 在机器学习之单变量线性回归Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出 ...

Tue Oct 28 06:04:00 CST 2014 1 7836
python实现多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在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( x1,x2,...,xn) 表示为: 引入 x0=1,则公式转化为: 1、加载训练 ...

Fri Feb 17 18:18:00 CST 2017 0 11803
 
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