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 ,X ,...,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，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和。 我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的 ...
2020-04-27 21:23 0 653 推荐指数：
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