Udacity機器學習入門專案3:線性迴歸

阿新 • • 發佈：2019-01-31

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Udacity機器學習入門專案3:線性迴歸

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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

機器學習之優雅落地線性迴歸法

在統計學中，線性迴歸（Linear regression）是利用稱為線性迴歸方程的最小二乘函式對一個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種迴歸分析維基百科。簡單線性迴歸當只有一個自變數的時候，成為簡單線性迴歸。簡單線性迴歸模型的思路為了得到一個簡單線性迴歸模型，假設存在以房屋面積為特徵

python機器學習入門（3）——裝飾器和元類

記住這幾句話：萬物皆物件裝飾器（decorator）：函式亦物件元類（meta class）：類亦物件物件意味著可以被賦值給變數，通過變數也能呼叫此物件兩個簡單的程式：裝飾器例程：實現對函式func的計時元類例程：實

機器學習（六）線性迴歸演算法分析概覽

前言前面介紹了迴歸家族中的邏輯迴歸，本篇部落格我們開始介紹線性迴歸演算法相關的問題，正所謂不同的特徵資料有不同的演算法來對待，今天我們要研究的這個演算法正好是具有線性特徵的資料所具有的特徵，與前面演算法的一個

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

吳恩達機器學習之單變數線性迴歸實現部分

C++實現程式碼實現 “linear_regression.h” //單變數線性迴歸模型 struct elem_var1 { double x, y; //訓練集元素資料：自變數、因變數 }; class var1_lin_reg { p

吳恩達機器學習之單變數線性迴歸理論部分

理論部分 1.方程形式在進行資料處理過程中，有時資料影象可擬合成單變數線性函式，即 2.如何擬合此時，我們雖知道擬合函式的形式，但如何擬合仍是個問題，怎樣擬合可以最接近實際資料情況呢？最小二乘法此時我們引入代價函式這個概念代價函式接下來我們來分析如何

【機器學習】Udacity機器學習入門

歡迎關注個人部落格：楓之羽前言　　　這部分內容側重於機器學習的應用以及如何使用sklearn和調優。該部分內容基於Udacity的機器學習入門課程，偏重實踐，有興趣的可以看看，也可以一起學習。１、樸素貝葉斯訓練分類器 from sklearn.naive_b

【機器學習演算法總結】線性迴歸

文章目錄 1 機器學習概念 2 線性迴歸 3 代價函式 4 代價函式求解 4.1 正規方程求解 4.2 梯度下降法 4.2.1 批量梯度下降(BGD) 4.2.2 隨機梯

機器學習入門（四）迴歸演算法

--------韋訪 20181010 1、概述現在開始學習演算法了，從線性迴歸和邏輯迴歸開始。 2、線性迴歸概念關於迴歸和分類的概念，我們在TensorFlow入門筆記第八講有說過，這裡直接複製過來，分類問題：分類問題希望解決的是將不同的樣本分到事先定義好的

【機器學習】LR（線性迴歸）—— python3 實現方案

import numpy as np class LR: def calcost(self, X, y, theta, lamb=1): ''' 平方誤差代價函式，使用L2正則化 :param X: 特徵集 m*n，m

吳恩達機器學習練習1——多元線性迴歸

機器學習練習1——多元線性迴歸均值歸一化代價函式梯度下降練習1資料集均值歸一化代價函式梯度下降正規方程多變數線性迴歸均值歸一化代價函式梯度下降練習1 資料集 x1：the size of the house (in square fee

機器學習——單層神經網路線性迴歸解釋解實現

線性迴歸機器學習——單層神經網路線性迴歸從零實現上篇部落格使用小批量隨機梯度下降法對loss函式進行優化，這篇部落格將從解釋解角度（即直接求解）對演算法進行優化。演算法實現 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_t

機器學習筆記之四——線性迴歸原理以及推導

一元線性迴歸：對於樣本[(x1,y1),(x2,y2),……(xn,yn)]，xi為特徵，yi為標籤。(字幕i代表下標) 假定y與x有：

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

機器學習(一)——單變數線性迴歸

關鍵詞：線性迴歸、監督學習、模型、假設函式、代價函式、梯度遞降、學習率、訓練集一.前言前段時間在學習 Andrew Ng 的《機器學習課程》，個人認為這是一個非常適合新手學習機器學習的課程（即使你對線性代數，微積分、概率論等已經忘得差不多了）。這裡對

機器學習筆記2：線性迴歸

機器學習筆記2：線性迴歸 Andrew Ng機器學習課程學習筆記2 線性迴歸引數說明：　　θi:parameters，引數　　x:input，輸入　　y:output，輸出　　h:hypothesis，假設　　m:資料數量迴歸方程：　　一元線性的迴歸方程的一

機器學習筆記(1)：線性迴歸

初次接觸機器學習的朋友們，建議先把這篇概念性的科普文章，精讀5遍以上：神經網路淺講：從神經元到深度學習裡面有大量的矩陣向量的操作，不熟悉NDArray的，建議先看上一篇mxnet安裝及NDArray初體驗下面這個示例的思路，先講解一下，不然不知道它們在幹嘛：）先給出一個線性方程（1），如下圖：

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