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。 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。就拿之前研究的线性回归来说，只有一个单一的特征变量即x表示房屋面积，我们希望用这个特征量来预测Y，也就是房屋的价格。当然，实际情况肯定并非如 ...
2021-06-11 11:51 0 173 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
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 ...
（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 ...
机器学习入门之单变量线性回归（上）——梯度下降法
在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 ...
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。 **1.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 ...