[Machine Learning (Andrew NG courses)]IV.Linear Regression with Multiple Variables

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43529845 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 multivariate linear regression多变量线性规划 (linear regression works with multiple variables or with multiple features) Multiple Features(variables)多特征(变量)

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

Machine Learning:Linear Regression With Multiple Variables 接着上次预测房子售价的例子,引出多变量的线性回归. 在这里我们用向量的表示方法使表达式更加简洁. 变量梯度下降跟单变量一样需同步更新所有的theta值. 进行feature scaling的原因是为了使gradient descent算法收敛速度加快.如下图所示,左图theta2与theta1的量级相差太大,这样导致Cost Function的等高图为一个细高的椭圆形状,可以看到

多特征 实际上我们真正买过房子的都知道,在选择房子的时候,需要考虑的不仅仅是面积,地段.结构.房龄.邻里关系之类的都应该是考虑对象,所以前面几讲谈论的,单纯用面积来谈房价,不免失之偏颇. 多考虑些特性 我们加入一些特性来考虑房价问题: 符号解释 $n$:特性数目 $x ^{(i)}$:输入的第$i$个训练数据 $x ^{(i)} _j$:第$i$个训练数据的第$j$个特性 $h _\theta (x)$ 相应的,$h _\theta (x)$也就变了: $h _\theta (x) = \the

%第一列为 size of House(feet^2),第二列为 number of bedroom,第三列为 price of House 1 2104,3,399900 2 1600,3,329900 3 2400,3,369000 4 1416,2,232000 5 3000,4,539900 6 1985,4,299900 7 1534,3,314900 8 1427,3,198999 9 1380,3,212000 10 1494,3,242500 11 1940,4,239999 1

1.线性回归介绍 X指训练数据的feature,beta指待估计得参数. 详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法. 令最小二乘项的偏导为0(为0时RSS项最小),求Beta估计值,得到最小二乘的向量形式. 最小二乘其实就是找出一组参数beta使得训练数据到拟合出的数据的欧式距离最小.如下图所示,使所有红点(训练

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