基础:多元线性回归

更新于 2017年10月23日 机器学习
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wx:   网页版 2017-10-23 06:04
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「干货|机器学习零基础?不要怕,吴恩达机器学习课程笔记2-多元线性回归」吴恩达Coursera机器学习课系列笔记课程笔记|吴恩达Coursera机器学习 Week1 笔记-机器学习基础 紧接上一篇的例子 – 房价预测。现在我们有更多的特征来预测房价了,“房间的数量”、“楼层”、“房龄”……说明一下接下来要用到的符号:训练集(部分)如下图所示:然后再用上一篇中说的gradient descent方法更新θ即可,过程如下: 让特征们的取值处于同一个范围里面,可以加快梯度下降法的收敛速度。原因在下图中形象说明了。 除了训练集中已经给出的特征,还可以根据这些特征来生成新的特征。比如说最简单的,已有特征“长”和“宽”,可以使用生成的特征“面积”来进行模型的学习。另外h(x)也可以使用polynomial regression来代替linear regression,则: 在实际计算过程中,用矩阵来计算会提升计算速度。下面就来看看怎么转换成矩阵形式。如下例子: 转自:机器学习算法与自然语言处理 完整内容请点击“阅读原文” via: https://mp.weixin.qq.com/s?timestamp=1508684815&src=3&ver=1&signature=adA1STPl0RTteYlrN5R5KZeVaQErpbaJ-W3q66VEfn6mDcRi8iGiBLJEH1yxATagdVUZu2cqTQLQeBFPbX*SeBHfc-1C5*mNxJ363F6bgnn1mn46ByDK*xPUNNZf6T6mnZwMGA87MtBInpwxGtzJZ*7gAc*AXbNftog3ZNNR8K8=

 

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