編程練習(一):線性回歸 文件清單 ex1.m ex1_multi.m ex1data1.txt - ex1.m 用到的數據組 ex1data2.txt - ex1_multi.m 用到的數據組 submit.m - 提交 ...
注:練習來自於吳恩達機器學習 翻譯后的題目: 你是一個餐廳的老板,你想在其他城市開分店,所以你得到了一些數據 數據在本文最下方 ,數據中包括不同的城市人口數和該城市帶來的利潤。第一列是城市的人口數,第二列是在這個城市開店所帶來的利潤數。 現在,假設 和 都是 ,計算CostFunction,即計算損失函數 首先,本題線性回歸的公式應該是這樣的: H X 簡單的來說,本題中, 和 都為 ,即求H 的 ...
2019-10-04 14:11 0 506 推薦指數:
編程練習(一):線性回歸 文件清單 ex1.m ex1_multi.m ex1data1.txt - ex1.m 用到的數據組 ex1data2.txt - ex1_multi.m 用到的數據組 submit.m - 提交 ...
本篇講述以下內容: 單變量線性回歸 代價函數 梯度下降 單變量線性回歸 回顧上節,在回歸問題中,我們給定輸入變量,試圖映射到連續預期結果函數上從而得到輸出。單變量線性回歸就是從一個輸入值預測一個輸出值。輸入/輸出的對應關系就是一個線性函數。 下面是一個根據房屋面積預測房屋 ...
表達模型 變量表示: x(i) : 第 i 個輸入變量,也稱為輸入特征 y(i) : 第 i 個輸入變量,即我們希望預測的內容 (x(i), y(i)) ; i = 1,...,m : 表示一個訓練集 X : 輸入值空間; Y : 輸出值空間 模型的表達: 對於監督學習來說 ...
作者|Vagif Aliyev 編譯|VK 來源|Towards Data Science 線性回歸可能是最常見的算法之一,線性回歸是機器學習實踐者必須知道的。這通常是初學者第一次接觸的機器學習算法,了解它的操作方式對於更好地理解它至關重要。 所以,簡單地說,讓我們來分解一下真正的問題 ...
一、綱要 線性回歸的正規方程解法 局部加權線性回歸 二、內容詳述 1、線性回歸的正規方程解法 線性回歸是對連續型的數據進行預測。這里討論的是線性回歸的例子,對於非線性回歸先不做討論。這部分內容我們用的是正規方程的解法,理論內容在之前已經解釋過了,正規方程為θ = (XT ...
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 ...
一、線性回歸的概念 1.1、定義 線性回歸通過一個或者多個自變量與因變量之間之間進行建模的回歸分析。其中特點為一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。 優點:結果易於理解,計算不復雜。 缺點:對非線性的數據擬合不好 ...
輸出是一個連續的數值。 模型表示 對於一個目標值,它可能受到多個特征的加權影響。例如寶可夢精靈的進化的 cp 值,它不僅受到進化前的 cp 值的影響,還可能與寶可夢的 hp 值、類型、高度以及重量相關。因此,對於寶可夢進化后的 cp 值,我們可以用如下線性公式來表示: \[y=b+ ...