Step1 Plotting the Data 在處理數據之前,我們通常要了解數據,對於這次的數據集合,我們可以通過離散的點來描繪它,在一個2D的平面里把它畫出來。 ...
課程地址:https: www.coursera.org learn machine learning lecture SpIM gradient descent 此篇博文是我在聆聽以上課程的筆記,歡迎交流分享。 一 Model and Cost Function 模型及代價函數 Model Representation 模型表示 首先,教授介紹了一下課程中將會用到的符號和意義: m:訓練樣本的數 ...
2016-10-10 11:29 0 1458 推薦指數:
Step1 Plotting the Data 在處理數據之前,我們通常要了解數據,對於這次的數據集合,我們可以通過離散的點來描繪它,在一個2D的平面里把它畫出來。 ...
本章內容主要是介紹:單變量線性回歸算法(Linear regression with one variable) 1. 線性回歸算法(linear regression) 1.1 預測房屋價格 下圖是俄勒岡州波特蘭市的住房價格和面積大小的關系: 該問題屬於監督學習中的回歸問題 ...
轉載自:線性回歸與非線性回歸:1.0一元線性回歸與代價函數(損失函數) 回歸分析:用來建立方程模擬兩個或者多個變量之間如何關聯 因變量:被預測的變量(結果/標簽),輸出 自變量:被用來進行預測的變量(特征),輸入 一元線性回歸:包含一個自變量與一個因變量,並且變量的關系用一條 ...
在這段視頻中,我們要介紹如何擬合邏輯回歸模型的參數𝜃。具體來說,我要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數,這便是監督學習問題中的邏輯回歸模型的擬合問題。 對於線性回歸模型,我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說,我們也可以對邏輯回歸模型沿用這個定義,但是問題在於,當我 ...
(很多講邏輯回歸的文章都沒有給出詳細的推導,只是列出最后的計算公式,今天在網上看到一篇解釋得非常詳細的文章,趕緊轉載一下: 【機器學習筆記1】Logistic回歸總結(http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 ...
注:代價函數(有的地方也叫損失函數,Loss Function)在機器學習中的每一種算法中都很重要,因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程,代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度,防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中,對代價函數的理解也在不斷的加深 ...
代價函數(有的地方也叫損失函數,Loss Function)在機器學習中的每一種算法中都很重要,因為訓練模型的過程就是優化代價函數的過程,代價函數對每個參數的偏導數就是梯度下降中提到的梯度,防止過擬合時添加的正則化項也是加在代價函數后面的。在學習相關算法的過程中,對代價函數的理解也在不斷的加深 ...
一.初識機器學習 何為機器學習?A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its ...