Equation) θ = (XTX)-1XTY。 二、代碼實現 2104,3,399900 ...
一 理論 二 數據集 三 代碼實現 clear all clc data load ex data .txt X data :, y data :, m length y number of training examples plot X,y, rx Part : Gradient descent fprintf Running Gradient Descent ... n 為什么加上一列 ,為 ...
2015-10-16 10:42 0 1814 推薦指數:
Equation) θ = (XTX)-1XTY。 二、代碼實現 2104,3,399900 ...
1 代價函數實現(cost function) function J = computeCost(X, y, theta) %COMPUTECOST Compute cost for linear regression % J = COMPUTECOST(X, y ...
本文主要講解在matlab中實現Linear Regression和Logistic Regression的代碼,並不涉及公式推導。具體的計算公式和推導,相關的機器學習文章和視頻一大堆,推薦看Andrew NG的公開課。 一、線性回歸(Linear Regression) 方法一、利用公式 ...
本案例主要利用matlab代碼解決“采用實現線性回歸(單一變量)來預測一輛食品卡車的利潤的問題”,代碼中涉及到機器學習中的線性回歸理論知識,本文不着重介紹(詳細可參考吳恩達的《機器學習》),主要介紹其代碼實現過程(源代碼參考吳恩達的《機器學習》的課后作業)。 一、ex1.m實現 ...
一、簡單的多元線性回歸: data.txt 回歸代碼: 簡單的得到一個變換的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression嶺回歸 其實就是在回歸前對數據進行預處理,去掉一些偏差 ...
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文為Maching Learning 欄目補充內容,為上幾章中所提到 單參數線性回歸、 多參數線性回歸和 邏輯回歸的總結版。旨在幫助大家更好地理解回歸 ...
線性回歸解決的問題 “線性回歸” 試圖學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函數,以盡可能准確地預測實值輸出標記,一般形式為 \[f(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b \tag 1 \] 其中 \(\boldsymbol ...
1.調用函數regress(Y,X,alpha),plpha是置信度,如果直接用regress(Y,X)則默認置信度為0.05,Y是一個 的列向量,X是一個 的矩陣,其中第一列是全1向量。 2.函數返回值及意義 b 回歸系數,是一個一維向量,第一個是回歸方程的常數b0 bint ...