機器學習-線性回歸（單變量，多變量）
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 ...
原文：機器學習基礎---多變量線性回歸
一：多維特征 目前為止，我們探討了單變量 特征的回歸模型，現在我們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 X ,X ,...,X n 每一行都是一個訓練集樣本。 二：多元梯度下降法 與單變量線性回歸類似，在多變量線性回歸中，我們也構建一個代價函數，則這個代價函數是所有建模誤差的平方和。 我們的目標和單變量線性回歸問題中一樣，是要找出使得代價函數最小的 ...
2020-04-27 21:23 0 653 推薦指數：
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