1. Multiple features(多維特征) 在機器學習之單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable)我們提到過的線性回歸中,我們只有一個單一特征量(變量)——房屋面積x。我們希望使用這個特征量來預測房子的價格。我們的假設在下圖中用藍線划出 ...
. Multiple features 多維特征 在機器學習之單變量線性回歸 Linear Regression with One Variable 我們提到過的線性回歸中,我們只有一個單一特征量 變量 房屋面積x。我們希望使用這個特征量來預測房子的價格。我們的假設在下圖中用藍線划出: 不妨思考一下,如果我們不僅僅知道房屋面積 作為預測房屋價格的特征量 變量 ,我們還知道卧室的數量 樓層的數量以 ...
2018-08-29 12:33 0 1731 推薦指數:
1. Multiple features(多維特征) 在機器學習之單變量線性回歸(Linear Regression with One Variable)我們提到過的線性回歸中,我們只有一個單一特征量(變量)——房屋面積x。我們希望使用這個特征量來預測房子的價格。我們的假設在下圖中用藍線划出 ...
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 ...
本文介紹如何使用python實現多變量線性回歸,文章參考NG的視頻和黃海廣博士的筆記 現在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( x1,x2,...,xn) 表示為: 引入 x0=1,則公式轉化為: 1、加載訓練 ...
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772 本欄目(Machine learning)包括單參數的線性回歸、多參數的線性回歸、Octave Tutorial、Logistic Regression ...
一、不包含分類型變量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...
1. The Problem of Overfitting 1 還是來看預測房價的這個例子,我們先對該數據做線性回歸,也就是左邊第一張圖。 如果這么做,我們可以獲得擬合數據的這樣一條直線,但是,實際上這並不是一個很好的模型。我們看看這些數據,很明顯,隨着房子面積增大,住房價格的變化 ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...