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：機器學習入門：多變量線性回歸
摘要：給大家簡單介紹了多變量線性回歸，還附贈在處理梯度下降過程中通用的兩個小技巧。 本文分享自華為雲社區 跟着小Mi一起機器學習吧 多變量線性回歸 一 ，原文作者：Skytier。 多維特征 既然是多變量線性回歸，那么肯定是存在多個變量或者多個特征的情況啦。就拿之前研究的線性回歸來說，只有一個單一的特征變量即x表示房屋面積，我們希望用這個特征量來預測Y，也就是房屋的價格。當然，實際情況肯定並非如 ...
2021-06-11 11:51 0 173 推薦指數：
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