机器学习（二）--------单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

面积与房价训练集（Training Set）

Size Price

2104 460

852 178

。。。。。。

m代表训练集中实例的数量
x代表输入变量

y代表输出变量

（x，y）代表训练集中的实例

h代表方案或者假设 h = a x + b

输入变量输入给h 得到输出结果

因为只有一个特征所以是单变量线性回归问题

a b就是代价参数求ab就是建模 ab算完和实际的差距叫建模误差

寻找ab平方和最小点就是代价函数也叫平方误差函数

原文地址：https://www.cnblogs.com/tree1123/p/9990492.html

时间： 2024-10-07 12:01:06

机器学习（二）--------单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)的相关文章

机器学习 (一) 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang和 JerryLead 的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 1. 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable 1. 代价函数Cost Function 在单变量线性回归中,已知有一个训练集有一些关于x.y的数据(如×所示),当我们的预测值

Stanford公开课机器学习---2.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表达(Model Representation) m 代表训练集中实例的数量 x 代表特征/输入变量 y 代表目标变量/输出变量 (x,y) 代表训练集中的实例 (x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例 h 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) 单变量线性回归:只含有一个特征/输入变量 x hθ=θ0+θ1x 2.2 代价函数(Cost Function) 目标

机器学习 Machine Learning（by Andrew Ng）----第二章单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

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)

Ng第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解 2.4 梯度下降 2.5 梯度下降的直观理解 2.6 梯度下降的线性回归 2.7 接下来的内容 2.1 模型表示之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示: 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x

二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

本笔记为吴恩达机器学习在线课程笔记,课程网址(https://www.coursera.org/learn/machine-learning/) 2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对

机器学习第2课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1 模型表示之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示: 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x 代表特征/输入变量 y 代表目标变量/输出变量 (x,y) 代表训练集中的实例 (x(i),y(i) ) 代表第 i 个观察实例 h 代表学习算法的解决方案或

Coursera《machine learning》--（2）单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

斯坦福第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine