Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多變量線性模型 代價函數 　　Answer：AB 【2】Feature Scaling 特征縮放 　　　　Answer：D 【3】學習速率 α 　　　　Answer： B ...

邏輯回歸 先前所講的線性回歸主要是一個預測問題，根據已知的數據去預測接下來的情況。線性回歸中的房價的例子就很好地說明了這個問題。 然后在現實世界中，很多問題不是預測問題而是一個分類問題。 如郵件是否為垃圾郵件、金融交易是否正常，腫瘤是否是良性的。這新問題都是一個分類。 在分類問題中，結果一般 ...

摘要：給大家簡單介紹了多變量線性回歸，還附贈在處理梯度下降過程中通用的兩個小技巧。 本文分享自華為雲社區《【跟着小Mi一起機器學習吧！】多變量線性回歸（一）》，原文作者：Skytier。 1 多維特征 既然是多變量線性回歸，那么肯定是存在多個變量或者多個特征的情況啦。就拿之前研究 ...

Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...

單變量線性回歸 模型描述 　　 代價函數。 　　即討論如何選擇預測函數中的參數θ0和θ1，使得函數與實際數據點盡量好的擬合。使平方差盡量小。 　　m指訓練集的樣本容量。改變θ0和θ1求代價函數J（θ0，θ1）函數的最小值。也叫平方誤差函數或平方誤差代價函數。 　　 　　若只有一個 ...

特征選擇 還是回歸到房價的問題。在最開始的問題中，我們假設房價與房屋面積有關，那么最開始對房價預測的時候，回歸方程可能如下所示： 其中frontage表示的房子的長，depth表示的是房子的寬。 但長和寬顯然不是用於預測房價的一個很好的特征，正常的特征應該是房屋面積，那么正常的線性方程應該 ...

梯度降級算法簡介 之前如果需要求出最佳的線性回歸模型，就需要求出代價函數的最小值。在上一篇文章中，求解的問題比較簡單，只有一個簡單的參數。梯度降級算法就可以用來求出代價函數最小值。 梯度降級算法的在維基的定義: 梯度下降法是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到 ...

一：多維特征 目前為止，我們探討了單變量/特征的回歸模型，現在我們對房價模型增加更多的特征，例如房間數樓層等，構成一個含有多個變量的模型，模型中的特征為(X_1,X_2,...,X_n) 每一行都是一個訓練集樣本。 二：多元梯度下降法 與單變量線性回歸類似，在多變量線性回歸 ...