吴恩达机器学习课程之二【监督学习应用（线性回归，梯度下降，标准方程推导）】

最新推荐文章于 2025-01-03 21:59:25 发布
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本文介绍了机器学习中的核心算法，包括批梯度下降、随机梯度下降等优化方法，以及正规方程组求解技巧等内容。适合初学者入门及进阶学习。

课程地址：http://open.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html

一、符号约定

训练样本数目 m

特征数 n

输入变量/特征 x

输出变量/目标 y

样本 (x,y)

 

二、梯度下降

1.批梯度下降

对于仅一组样本而言

对多组样本

2.随机梯度下降

每次只使用一组训练样本，用于样本数量较大的情况

三、正规方程组

使用新定义的运算，方便推导

定义：

一些结论：

问题推导：

最终结论:

                 \LARGE \Theta = \left ( X^{T} X\right )^{-1}X^{T}Y

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(5)多变量线性回归、梯度下降和正规方程
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西瓜书+实战+吴恩达机器学习（四）监督学习之线性回归 Linear Regression
今天你学习了吗
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文章目录0. 前言 如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔，我会非常开心的~ 0. 前言
机器学习——线性回归（吴恩达老师视频总结和练习代码）
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线性回归的代价函数：线性回归的迭代过程：特征值缩放：学习率：如果学习率 α 过小， 则达到收敛所需的迭代次数会非常高；如果学习率 α 过大，每次迭代可能不会减小代价函数，可能会越过局部最小值导致无法收敛。特征和多项式回归：正规方程：扩展知识：这里知乎上有个问题很好的解释最小二乘法，这个跟正规方程有很多相关的地方，值得一看：https://www.zhihu.com/question/3703118...
【机器学习】线性回归的梯度下降法
HerosOfEarth的博客
07-18 2833
摘要：这是我学习斯坦福大学《机器学习》课程的第一个算法。该算法属于回归模型中最简单的模型——线性回归，使用梯度下降法达到最优拟合。
机器学习之正规方程法推导
yhf2333的博客
08-22 908
最近在刷Andrew Ng的课程，其中讲到正规方程法，但未给出推导，因此就自行推导，随手写下这篇博客以作备忘。 （字丑见谅）         转载请注明出处！！！谢谢！                                                                       ...
吴恩达机器学习——逻辑回归的梯度下降推导过程
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吴恩达机器学习——逻辑回归的代价函数简化推导过程 这里就简单推导一下，为了简洁就把x和y右上角的i去掉了。 推导过程：
吴恩达Machine Learning课程学习笔记1 监督机器学习 回归和分类（P1-41）
最新发布
weixin_46632427的博客
01-03 2689
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吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(6)Python实现多变量线性回归、梯度下降和正规方程(Programming Exercise 1.2)
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吴恩达机器学习课程学习笔记整理
《吴恩达机器学习讲义》是一份极具价值的学习资料，集中体现了2011年上半年斯坦福大学机器学习课程的核心内容。这份讲义虽然是由学习者根据Andrew Ng教授的授课视频与原始讲义整理而成的个人笔记，但其系统性、逻辑...
吴恩达梯度下降算法总结
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自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。
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线性回归模型及梯度下降算法（吴恩达机器学习第一周作业）
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1.左边是梯度下降算法，右边是线性回归模型 　　我们要做的是将梯度下降算法应用到最小化平方差代价函数 　　在计算梯度下降时，不断的重复计算直至最后收敛。 　　 　　上式(1)中是对θ0进行求偏导，(2)是对θ1求偏导。在凸函数中， 转载于:https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10303608.html...
机器学习--吴恩达（线性回归，梯度下降，正规方程法）
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01-16 2923
本节课是对监督学习的讲解，ng以自动驾驶为例，告诉我们汽车对方向的预测是连续值，故而是回归问题。 什么是回归问题？（regression） 确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 回归与分类问题的不同 回归与分类都属于预测问题，而回归预测的结果是连续的值，而分类的结果是离散的值。回归问题的要求就是：给定一个模式，根据训练集推断它所对应的输出的y值是多少。也就是使用y
机器学习中的矩阵求导的一点总结（三种方法求线性回归最佳参数）
m0_46700841的博客
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机器学习中的矩阵求导的一点总结（三种方法求线性回归最佳参数） 转载于：https://blog.youkuaiyun.com/promisejia/article/details/80159619?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E6%9D%83%E5%90%91%E9%87%8F%20w%20%5Cmathbf%7Bw%7Dw%20%E4%B8%BA%E5%8F%98%E9%87%8F%E6%B1%82%E4%BB%A3%
梯度下降公式的求导过程（吴恩达课程）
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该课程在讲到梯度下降时。有一个公式。如下图 难点就是求导过程，求导结果如下： 但老师直接给出了求导的答案。没有讲解推导过程。我便学了两天微积分的导数。试图推导该公式。若有什么不正确的地方望指正。 首先是j=0时的求导公式推导： j=1时的求导公式推导   其实只要学下导数就可以进行推导了 课程链接： 微分课程：http://open.163.com/spec...
正规方程（含推导过程） from 吴恩达的机器学习
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正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的：假设我们的训练集特征矩阵为X(包含了 ）并且我们的训练集结果为向量 y，则利用正规方程解出向量:                                                                                         **********例：正规方程推导过程参考：https://b...
【吴恩达机器学习笔记】005 梯度下降（Gradient Descent）
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一、什么是梯度？        在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y)。对于在点(x0,y0)的具体梯度向量就是(∂f/∂x0, ∂f/∂y0)T.或者▽f(x0,y0)，如果是3个参数的向量梯度，就是...
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