本文主要是来练习多变量线性回归问题（3个变量）。那个时候用梯度下降法求解时，给出的学习率是固定的0.70.7。而本次实验中学习率需要自己来选择，因此我们应该从小到大（比如从0.0010.001到1010）来选择，通过观察损失值与迭代次数之间的函数曲线来决定使用哪个学习速率。当有了学习速率α\alpha后，则本问问题求解方法和上面的没差别。本文要解决的问题是给出了4747个训练样本，训练样本的yy值为...
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2016-05-12 15:07:55
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多变量线性回归（Multivariate Linear Regression） 作业来自链接：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3 ...
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2016-05-07 13:05:15
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上一次我们分享了多变量线性回归模型(Linear Regression with Multiple Variables)，这一次我们来讨论一下多项式回归(Polynomial Regression)
和正规方程(Normal Equation)。（我们还是讨论房价预测的问题）
多项式回归
有时候，线性回归并不适用于所有全部的数据，我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型：
...
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2016-04-19 19:46:31
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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...
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2015-12-05 12:48:27
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简单来说，它主要用来把所有特征值范围映射至同样的范围里面如（0,1）、（-1,1）、（-0.5,0.5）等。 Feature scaling (数据规范化) 是数据挖掘或机器学习常用到的步骤，这个步骤有时对算法的效率和准确率都会产生巨大的影响。 对精度的影响：很明显，这个步骤的必要性要依赖于...
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2015-10-27 21:48:17
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Machine Learning笔记（三） 多变量线性回归 注：本文内容资源来自 Andrew Ng 在 Coursera上的 Machine Learning 课程，在此向 Andrew Ng 致敬。 一、多特征（Multiple Features） 笔记（二）中所讨论的房价问题，...
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2015-09-26 14:45:59
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课程来自斯坦福大学吴恩达教授 machine learning：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome多变量线性回归主要包括以下部分：1) Multiple features(多维特征)2) Gradient desc...
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2015-09-10 19:21:14
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注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容...
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2015-08-09 12:35:38
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【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，例如：
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，为了能够预测给定条件（四个变量）下的房子的价格（y），我们需要建立相应的线性回归模型。假设有n个变量，则相应的多变量线性回归模型如下：注意上图中的x是指一个训练样本，即每...
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2015-07-23 23:50:38
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3.多变量线性回归 （Linear Regression with multiple variable）
3.1 多维特征(Multiple Features)
3.2 多变量梯度下降(Gradient descent for multiple variables)
3.3 特征缩放(feature scaling)
3.4 学习率(Learning rate)...
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2015-05-27 14:00:37
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