补充:特征归一化,意义、方法、使用场景 一:单变量线性回归 (一)导入需要使用的包 (二)导入数据集 注意:一定要将数据文件放在和程序同一个文件夹中,否则要使用绝对路径访问文件。 将csv文件读入并转化为数据框DataFrame形式,需要知道路径,指定哪一行作为表头,默认 ...
机器学习作业 偏差和方差 线性回归 错误反例,但是理清了代码思路,很重要 一:加载数据,显示数据 一 数据可视化 二 数据显示 直接从文件中读取的数据X: 直接从文件中读取的数据y: 可以知道都是二维数组类型。 将y展开为一维数组后: 二:代价函数实现 一 代码实现 二 测试结果 三:实现梯度求解参数 一 代码实现 二 结果测试 返回的是一维数组来表示参数向量 四:使用高级优化算法求解参数向量 拟 ...
2020-05-14 17:10 0 844 推荐指数:
补充:特征归一化,意义、方法、使用场景 一:单变量线性回归 (一)导入需要使用的包 (二)导入数据集 注意:一定要将数据文件放在和程序同一个文件夹中,否则要使用绝对路径访问文件。 将csv文件读入并转化为数据框DataFrame形式,需要知道路径,指定哪一行作为表头,默认 ...
本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training ...
题目太长啦!文档下载【传送门】 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵。 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归。 运行结果: 第3题 简述:实现多元线性回归。 运行结果:【一个疑惑 ...
题目太长啦!文档下载【传送门】 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵。 function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归。 第1步:加载数据文件 ...
机器学习练习1 python复现- 线性回归 单变量线性回归 看下数据长什么样子 让我们在训练集中添加一列,以便我们可以使用向量化的解决方案来计算代价和梯度。 现在我们来做一些变量初始化。 观察下 X (训练集) and y (目标变量)是否 ...
这篇博文主要是解释偏差和方差,以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中,对于任何学习算法而言,他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差,无论使用哪种算法,都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误 ...
一:建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。 你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集。 对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定。 为了做到这一点,我们将建立一个 ...
题目太长啦!文档下载【传送门】 第1题 简述:实现逻辑回归。 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数,参考了该博客【传送门】。 运行结果: 第2题 简述:通过正规化实现逻辑回归。 运行结果: ...