Andrew機器學習課程 章節4——多變數線性迴歸
Normal equation:(正規方程)
其中：X為1列值為1的vector（其對應額外的特徵變數）+xi的轉置合併的矩陣。
正規方程與梯度下降相比較的優缺點：
優點:1.不需要設定初試的學習率α
2.不需要進行多次迭代
缺點：1.梯度下降法在擁有成千上百萬個特徵時都能用執行的很有校（而正規方程，計算逆矩陣的複雜度為O（n3））
相關推薦
Andrew機器學習課程 章節4——多變數線性迴歸
Normal equation:(正規方程) 其中：X為1列值為1的vector（其對應額外的特徵變數）+xi的轉置合併的矩陣。 正規方程與梯度下降相比較的優缺點： 優點:1.不需要設定初試的學習率α 2.不需
Andrew機器學習課程 章節2——單變數線性迴歸
在surpervised question中 （x,y）表示一個訓練樣本。 x為features（特徵）y為target（目標） （xi,yi)表示訓練集。上標i just an index into the training set Hypothesis fu
Andrew機器學習課程 章節3——線性迴歸回顧
本章主要講解了一些基本的線性代數知識。（非常基礎，沒看視訊的感覺可以直接跳過，防止浪費時間） matrix（矩陣）：在數學中，矩陣（Matrix）是一個按照長方陣列排列的複數或實數集合 vector（向量）：特殊的矩陣，只有一列的矩陣，即 Nx1 matrix 一般使用小寫字
Andrew機器學習課程 章節1——初識機器學習
問題1：什麼是機器學習以及機器學習的通用演算法 如今一般使用的是Tom Mitchell對機器學習的定義： 原文為： A computer program is said to learn from experience E with respecet to some task T and
Andrew機器學習課程 章節6——Octave Matlab教程
1基本操作： 1.在Octave 中 ！=要寫為 ~=。 2.異或為xor（x,y) 3.disp(a); 直接輸出a的值 4.disp(sprintf('%0.2f',a)） 格式化輸出 5.format long (short) 指定長度
機器學習（二）--------單變數線性迴歸(Linear Regression with One Variable)
面積與房價 訓練集 （Training Set） Size Price 2104 460 852
吳恩達機器學習 Coursera 筆記(二) - 單變數線性迴歸
Model and Cost Function 1 模型概述 - Model Representation To establish notation for future use, we’ll use x(i) the “input” variables (living area in t
吳恩達（Andrew Ng）《機器學習》課程筆記（2）第2周——多變數線性迴歸
目錄 四、多變數線性迴歸（Linear Regression with multiple variables） 4.1. 多維特徵（Multiple features） 前面介紹的是單變數線性迴歸如下圖所示：
吳恩達機器學習-多變數線性迴歸 吳恩達機器學習 - 多變數線性迴歸
原 吳恩達機器學習 - 多變數線性迴歸 2018年06月18日 17:50:26 離殤灬孤狼 閱讀數：84 收起
機器學習筆記（參考吳恩達機器學習視訊筆記）04_多變數線性迴歸
4 多變數線性迴歸 4.1 多維特徵 代表特徵矩陣中第i行的第j個特徵，也就是第i個訓練例項的第j個特徵。 支援多變數的假設函式h表示為：，其中，引入。此時模型中的引數是一個n+1維的向量，特徵矩陣X的維度是m*(n+1)。因此公式可以簡化為：。 4.2 多變數梯度下降 在多
吳恩達機器學習之多變數線性迴歸實現部分
C++實現梯度下降法 “linear_regression.h” //多變數線性迴歸模型 struct elem_var2 { double y; double* x; //用陣列傳入自變數資料(x[0]=1,便於之後的計算) }; class var2
吳恩達機器學習之多變數線性迴歸理論部分
本部落格主要參考此部落格：戀雨心 一.Multiple Features — 多維特徵 相對於單變數線性迴歸模型，多變數線性迴歸模型適用於處理多個變數/特徵。 對比： 以之前我們介紹的單變數線性迴歸模型為例： 用房屋面積x預測房子價格y。 現在我們對房價模型增加更多的特徵，例如房間
#機器學習筆記01#多變數線性迴歸
1多變數線性迴歸 1.1 回顧單變數線性迴歸 訓練集提出： Training set of housing prise 以房屋價格為例 Size in feet(x) Price in 1000’s (y) 2104 460 1416 2
機器學習(二)——多變數線性迴歸
一. 前言 本文繼續《機器學習(一)——單變數線性迴歸》的例子，介紹多維特徵中的線性迴歸問題，並通過矩陣計算的方法優化機器學習的計算效率。 二. 模型表示 現在我們對房價預測模型增加更多的特徵值，如房間數、樓層、房屋年限等，構成一個多變數的模型，模型中
Stanford機器學習課程筆記4-Kmeans與高斯混合模型
這一部分屬於無監督學習的內容，無監督學習內容主要包括：Kmeans聚類演算法、高斯混合模型及EM演算法、Factor Analysis、PCA、ICA等。本文是Kmeans聚類演算法、高斯混合模型的筆記，EM演算法是適用於存在latent/hidden變數的通用演算法，高斯混
臺大林軒田機器學習課程筆記4----訓練 VS. 測試
引言 上一篇講到了在有限的hypotheses下，學習錯誤的發生率，即E_in與E_out不同的概率邊界，本篇將會探討在infinite hypotheses情況下的概率邊界。 線的有效數字（Effective Number of Lines） 我們先將學習劃分為兩個核心的問題
跟著吳恩達學習機器學習 5多變數線性迴歸
1 多維特徵 在之前的單變數問題中，考慮的是房子的面積對房價的影響，實際上，地理位置、樓層、房子的臥室數量等都會對價格有影響。 上圖中分別列舉了樓層等其他影響對價格的影響，每一行資料表示多變數作用的房子價格。 Xi表示特徵矩陣的第j行（從1開始），j表示第j
【吳恩達機器學習筆記】第五章：多變數線性迴歸
目錄 多特徵下的目標函式 多元梯度下降法 多元梯度下降法中的方法 特徵縮放 選擇學習率 特徵和多項式迴歸 正規方程（區別於迭代法的直接解法） 正規方程在矩陣不可逆的情況下的解決方法
吳恩達機器學習筆記 —— 5 多變數線性迴歸
本篇主要講的是多變數的線性迴歸，從表示式的構建到矩陣的表示方法，再到損失函式和梯度下降求解方法，再到特徵的縮放標準化，梯度下降的自動收斂和學習率調整，特徵的常用構造方法、多維融合、高次項、平方根，最後基於正規方程的求解。 在平時遇到的一些問題，更多的是多特徵的 多變數的表示方法 多元線性迴歸中的損失
機器學習之——多變數線性迴歸
在之前的部落格中，描述過單變數線性迴歸(Linear Regression with One Variables)的模型，這次來分享一下多變數線性迴歸模型(Linear Regression wit