。 線性回歸 簡單來說，假如我們有m個特征變量，要通過這m個特征變量預測一個y的數值，不管這數值實際代表 ...

梯度下降與正規方程的比較： 梯度下降：需要選擇學習率α，需要多次迭代，當特征數量n大時也能較好適用，適用於各種類型的模型 正規方程：不需要選擇學習率α，一次計算得出，需要計算，如果特征數量n較大則運算代價大，因為矩陣逆的計算時間復雜度為，通常來說當小於10000 時還是可以接受的，只適用於線性 ...

相對於不是很大的數據來說，正規方程相對於梯度下降運算更加的簡便 直接上核心公式 代碼實現： 結果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...

一、概述 　　線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，在機器學習中屬於監督學習。在數據分析等領域應用十分廣泛。 　　很多情況下我們都用它進行預測，比如預測房屋價格。在這里用一個簡單的例子來說明，假設有一組房屋數據，為了理解方便，假設 ...

看了coursea的機器學習課，知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入，發現梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用來處理線性模型，還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic ...

在統計學中，線性回歸（英語：linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 ...

線性回歸與梯度下降算法 作者：上品物語 轉載自：線性回歸與梯度下降算法講解 知識點： 線性回歸概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 隨機梯度下降算法 l 算法收斂判斷方法 1.1 線性回歸 在統計學中 ...

一、理論 二、數據集 三、代碼實現 clear all; clc; data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training ...