在第四讲中，主要学习了多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)的多维特征、多变量梯度下降、特征缩放、特征和多项式回归以及正规方程等。# 多维特征（Multiple Features）为房价模型增加更多的特征，如房间楼层数等，则构成了一个含有... ...
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2018-12-19 22:02:43
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4.1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。 4.2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： 4.3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 ...
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2018-07-01 20:57:22
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四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践1 特征缩放 4.4 梯度下降法实践2 学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 五 ...
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2018-01-17 00:42:24
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【一、多变量线性回归模型】 多变量线性回归是指输入为多维特征的情况。比如： 在上图中可看出房子的价格price由四个变量(size、number of bedrooms、number of floors 、age of home)决定。为了能够预測给定条件（四个变量）下的房子的价格（y），我们须要建 ...
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2017-07-22 15:36:12
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机器学习入门：线性回归及梯度下降 本文会讲到： (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3)cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4)梯度下降：解决线性回归的方法之一 (5)feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 (6)多变量线性回归 Linear ...
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2017-07-06 00:33:27
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4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践 1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践 2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 4.1 多维特征 目前为止，探讨了单变量/特征的回归模型，现在对房价模型增加更多的特征 增添更多特征后， ...
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2017-05-04 20:17:03
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上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特性的增长时及其迅猛的，几十、几百、几千…… 单变量线性回归：多变量线性回归： ...
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2016-12-05 14:14:59
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大概用了一个月，Andrew Ng老师的机器学习视频断断续续看完了，以下是个人学习笔记，入门级别，权当总结。笔记难免有遗漏和误解，欢迎讨论。 鸣谢：中国海洋大学黄海广博士提供课程视频和个人笔记，在此深表感谢！ ...
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2016-10-07 13:22:30
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前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量)，参考资料见网页：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html... ...
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2016-07-04 11:45:26
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