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搜索关键字:多变量线性回归    ( 32个结果
多变量线性回归时使用梯度下降(Gradient Descent)求最小值的注意事项
梯度下降是回归问题中求cost function最小值的有效方法,对大数据量的训练集而言,其效果要好于非迭代的normal equation方法。 在将其用于多变量回归时,有两个问题要注意,否则会导致收敛速度小,甚至无法收敛。1. 特征均一化(Feature Scaling) 当特征量多时,...
分类:其他好文   时间:2014-11-08 16:35:06    阅读次数:135
机器学习之多变量线性回归(Linear Regression with multiple variables)
1. Multiple features(多维特征) 在机器学习之单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)我们提到过的线性回归中,我们只有一个单一特征量(变量)——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出: 不妨...
分类:其他好文   时间:2014-10-27 22:46:14    阅读次数:323
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