多變量線性回歸 之前討論的都是單變量的情況。例如房價與房屋面積之前的關系，但是實際上，房價除了房屋面積之外，還要房間數，樓層等因素相關。那么此時就變成了一個多變量線性回歸的問題。在實際問題中，多變量的線性回歸問題是更加常見的。 下面這個例子就是表明了我上面所說的情況。 之前的單變量線性回歸 ...

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 ...

簡介 最近在參加一個利用機器學習來解決安全問題的算法比賽，但是對機器學習的算法一直不了解，所以先了解一下機器學習相關的算法。 Andrew Ng就是前段時間從百度離職的吳恩達。關於吳恩達是誰，相信程序員/媛都知道。 Andrew Ng的機器學習的公開課其實就是當年吳恩達還在斯坦福大學 ...

矩陣定義 數學上，一個m×n的矩陣是一個由m行n列元素排列成的矩形陣列 使用Aij來獲取矩陣中第i行j列的數據 向量的定義 向量就是n行1列的特殊矩陣 由於向量僅僅只有1行，那么通過一 ...

課上習題 【1】線性回歸 Answer： D A 特征縮放不起作用，B for all 不對，C zero error不對 【2】概率 Answer：A 【3】預測圖形 Answer：A 5 - x1 ≥ 0時，y = 1。即x1 ≤ 5時，y ...

Logistic Regression 一、內容概要 Classification and Representation Classification Hypothe ...

作業說明 　　Exercise 2，Week 3，使用Octave實現邏輯回歸模型。數據集 ex2data1.txt ，ex2data2.txt 　　實現 Sigmoid 、代價函數計算Computing Cost 和 梯度下降Gradient Descent。 文件清單 ...