[Machine Learning (Andrew NG courses)]II. Linear Regression with One Variable

1.What is machine learning? Machine learning is the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance m

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43115525 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 单变量线性回归Linear regression with one variable 模型表示Model representation 例子: 这是Regression Problem(one of supervised learning)并且是Univariate linear regressi

①假设函数(hypothesis function) 在给定一些样本数据(training set)后,采用某种学习算法(learning algorithm)对样本数据进行训练,得到了一个模型或者说是假设函数. 当需要预测新数据的结果时,将新数据作为假设函数的输入,假设函数计算后得到结果,这个结果就作为预测值. 假设函数的表示形式一般如下:θ 称为模型的参数(或者是:权重weights),x就是输入变量(input variables or feature variables) 可以看出,假设

必做: [*] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[*] plotData.m - Function to display the dataset[*] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[*] gradientDescent.m - Function to run gradient descent 1.warmUpE

第二章 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) <模型表示(Model Representation)>                                                             <代价函数(Cost Function)>                                                          <梯度下降(Gradient Descent)

从Ⅱ到Ⅳ都在讲的是线性回归,其中第Ⅱ章讲得是简单线性回归(simple linear regression, SLR)(单变量),第Ⅲ章讲的是线代基础,第Ⅳ章讲的是多元回归(大于一个自变量). 本文的目的主要是对Ⅱ章中出现的一些算法进行实现,适合的人群为已经看完本章节Stanford课程的学者.本人只是一名初学者,尽可能以白话的方式来说明问题.不足之处,还请指正. 在开始讨论具体步骤之前,首先给出简要的思维路线: 1.拥有一个点集,为了得到一条最佳拟合的直线: 2.通过"最小二乘法"来

Machine Learning:Linear Regression With One Variable 机器学习可以应用于计算机视觉,自然语言处理,数据挖掘等领域,可以分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning),强化学习(Reinforcement Learning)等. 首先我们从一个简单的监督学习入手:假如给我们一组训练集(在这里就是Size和Price),我们如何才能建立一个可以预测房价的模型呢? 这里(x,y)称为一