#多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) ##4.1多维特征 多维特征就是有多个特征，比如房价模型中增加房子的楼层数等等，模型的特征为$\left( {x_{1}},{x_{2}},...,{x_} \right)$ \(n\) 代表特征 ...
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2020-07-17 22:17:36
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力 5.2 神经网络解法 与单特征值的线性回归问题类似，多变量（多特征值）的线性回归可以被看做是一种高维空间的线性拟合。以具有两个特征的情况为例，这种线性拟合不再 ...
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2019-12-13 13:55:52
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 5.1 正规方程解法 英文名是 Normal Equations。 对于线性回归问题，除了前面提到的最小二乘法可以解决一元线性回归的问题外，也可以解决多元线 ...
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2019-12-12 13:11:57
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第5章 多入单出的单层神经网络 5.0 多变量线性回归问题 5.0.1 提出问题 问题：在北京通州，距离通州区中心15公里的一套93平米的房子，大概是多少钱 ...
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2019-12-11 12:36:27
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我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题，例如：什么是回归，什么是代价函数，什么是梯度下降法。 本节我们讲一下多变量线性回归。依然拿房价来举例，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x0 ,x1 ,...,xn )。 增添更多特征 ...
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2019-11-26 22:43:03
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Q1多维特征 上图中列数即为特征的个数，行数是样本数。函数假设如下： 其中x0=1。 Q2多变量梯度下降 和单变量的损失函数相同： 其中， 求导迭代如下： Q3梯度下降法实践1-特征缩放 特征之间的尺度变化相差很大（如一个是0-1000，一个是0-5），梯度算法需要非常多次的迭代才能收敛，如下图所示 ...
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2019-07-25 23:17:46
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使用tensorflow实现机器学习中的线性拟合这个例子是模拟的单变量线性回归，通过提高单变量的阶数来增加特征数量,例如：4阶相当于分解为四个特征这种思想同样适用于多变量线性回归 ...
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2019-04-17 00:12:50
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4.1多维特征 多维特征长这个样子： 进一步的，我们为让公式简化，引入x0=1，这样的话，公式就变成下面这个样子： 进一步的简化，可以表示为： 4.2多变量梯度下降 首先，构建多变量线性回归的代价函数： 那么我们的目标就成功的转化为了：求取使代价函数最小的一系列参数。 那么多变量线性回归的批量梯度下 ...
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2019-01-17 11:37:35
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一、表达式 用向量的形式表示 二、多元梯度下降法 规定x0（i）=1 三、多元梯度下降法演练——特征缩放 保证这些特征都处在一个相近的范围，不同特征取值在相近的范围内。 如果不在两个特征的数值范围差距很大，关于θ的关系函数会是一个又长又扁的椭圆。而这种情况下防止达不到收敛，只能进行一小步一小步的梯度 ...
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2019-01-08 14:58:44
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引例：当房价受房屋面积、卧室数量、楼层、房屋年龄等多个因素影响时的线性回归算法是什么样的？ 房屋面积 卧室数量 楼层 房屋年龄 房价($1000) 2104 5 1 45 460 1416 3 2 40 232 1534 3 2 30 315 852 2 1 36 178 … …. …. … …. ...
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2018-12-25 17:05:03
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