原文:【原】Coursera—Andrew Ng機器學習—Week 2 習題—Linear Regression with Multiple Variables 多變量線性回歸

Gradient Descent for Multiple Variables 多變量線性模型 代價函數 Answer:AB Feature Scaling 特征縮放 Answer:D 學習速率 Answer: B,因為第一個比第二個下降的快。第三個上升說明 太大 Mean Normalization Answer:C Normal Equation Answer:D Linear Regress ...

2018-10-28 18:02 0 1045 推薦指數:

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機器學習多變量線性回歸Linear Regression with multiple variables

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 ...

Tue Oct 28 06:04:00 CST 2014 1 7836
python實現多變量線性回歸(Linear Regression with Multiple Variables)

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 ...

Fri Feb 17 18:18:00 CST 2017 0 11803
 
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