Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
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:
Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college ...
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 ...
Lecture2 Linear regression with one variable 單變量線性回歸 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 線性回歸 Linear regression 2.1.2 單變量線性回歸 Linear ...
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 ...
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 ...
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 ...
* plotData.m * computeCost.m * gradientDescent.m * featureNormaliz ...