机器学习-线性回归（单变量，多变量）
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 ...
原文：机器学习中回归分析（多变量）
回归分析好久都没有了解了。下面再复习下。 .波士顿房产数据 完整 通过如下代码即可获取所有数据 from sklearn.datasets import load boston boston load boston print boston.DESCR 波士顿房价数据集 Boston House Price Dataset 包含对房价的预测，以千美元计，给定的条件是 房屋及其相邻房屋的详细信息。该 ...
2019-11-24 10:31 0 299 推荐指数：
相关推荐
机器学习入门：多变量线性回归
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 ...
机器学习基础---多变量线性回归
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 ...
机器学习之多变量线性回归（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 ...
Andrew Ng机器学习算法入门((六):多变量线性回归方程求解
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 ...
（转）机器学习之多变量线性回归（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 ...
Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable
、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持 ...
【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 【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 ...