吴恩达机器学习【第四天】多元线性规划模型

最新推荐文章于 2023-07-16 11:46:01 发布
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分类专栏： 机器学习
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机器学习 深度学习 算法 人工智能 python
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datawhale--机器学习之线性规划
hcq15900382130的博客
04-22 643
理论部分： 周志华--机器学习--第三章： 3.1 基本形式 3.2 线性回归 Label encoder（适用于属性取值之间存在着“序”（order）的关系） 离散属性连续化：对离散属性，如果属性取值之间存在着“序”（order）的关系，则可以将其连续化。eg：{高、低}--{1，0} One-hot encoder ：（适用于属性取值之间无“序”的关系） ...
李沐机器学习系列1--- 线性规划
weixin_43485943的博客
01-03 1178
sgd 和优化中的方法的区别，sgd利用部分样本，采用迭代的方式，进行优化；传统的优化方法，如qp或者sqp则对全部的样本的loss进行迭代，并且迭代过程中，会同时优化步长；return yreturn l一定要在参数更新这里将param.grad.zero_()
机器学习笔记：线性规划，梯度下降
diandingyin9417的博客
05-16 272
主要内容来自stanford Andrew Ng视频课程的总结。讲的非常好，还有相应的习题，课程能够在以下站点搜索到。 https://www.coursera.org/ 机器学习的目的是在训练数据的基础上得出一个模型，该模型对于给定的输入x。给出对应的输出y。用公式表示就是：y = h(x)。注意x表示一维向量，x={x1,x2,x3...}。这里的xi也就...
吴恩达机器学习【第二天】线性规划模型和梯度下降算法
aec153的博客
08-13 412
前言：昨天因为想弄一个小程序，就耽搁了。补上 回顾：https://blog.youkuaiyun.com/aec153/article/details/119618892?spm=1001.2014.3001.5501 上节课讲了，关于监督学习和非监督学习，其中监督学习主要有回归和分类，非监督学习主要有聚类。 这次课程先从线性规划模型出发， 其中的叉叉点，是检测出来的数据，需要拟合出一条直线，以用来预测。【如何检测该模型是否为最佳呢？】 就引出损失函数： 按照损失函数求出的值要越小越好。 就是图中的最低点。
机器学习代码——线性规划篇
m0_70267477的博客
07-16 236
【代码】机器学习代码——线性规划篇。
吴恩达机器学习第二章：线性回归
最新发布
04-24
### 吴恩达机器学习第二章：线性回归 #### 一、线性回归模型 在吴恩达教授的《机器学习》课程中，第二章深入介绍了线性回归这一基本概念。线性回归是一种用于预测目标变量（通常称为因变量或响应变量）与一个或多...
多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）
m0_51456926的博客
01-04 1051
​ 对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，模型中特征为(x1,x2...xn)(x_{1},x_{2}...x_{n})(x1​,x2​...xn​). 其中n代表特征数量，m代表训练集中的实列数量。 x(i)x^{(i)}x(i)代表第i个训练实列。 xj(i)x^{(i)}_{j}xj(i)​代表特征矩阵中第i行的第j个特征。 ​ 多变量的回归的假设h为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_{\theta}(x)=\theta_{0}+\the
吴恩达机器学习第一次编程作业原创源码答案machine-learning-ex1.zip
07-23
这篇内容主要介绍的是吴恩达教授的机器学习课程的第一个编程作业的MATLAB源码解答。这个作业涵盖了机器学习的基础概念，旨在帮助初学者理解和应用基本的统计学习方法。以下是源码中涉及的主要知识点： 1. **线性...
【吴恩达机器学习笔记详解】第四章 多变量的线性回归（多元线性回归）
weixin_43872169的博客
04-25 2994
4.1 多变量的假设函数 我们之前介绍的线性回归是一个变量（特征）对预测价格的影响，像这个例子中是房子的大小对价格的影响 下面会介绍更为复杂的情况就是多个变量（特征）对于房子价格的影响 在这个多变量的图中，下面解释了每个符号代表的含义，第二行这个符号代表着第二个的数据的所有特征，也就是粉红色这个框起来的部分，第三行代表的是第i个样本的第j个特征。 对于多个特征我们的假设函数也要相对的做出改变，下面是对于多变量或者说多特征的假设函数。 对于多变量或者说多特征的假设函数，为了方便我们把x0定义为1，这样我
机器学习笔记----线性规划--练习作业
guanry的博客
03-08 314
http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=MachineLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html                 练习1 的作业 ：       我使用的 Octave ，    Understanding  We'd like...
多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现
07-04
目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划，本论文介绍了理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法。包含原理，代码，小论文格式，适合资源配置，系统优化初学者
多线性规划MatLab例子（代码与数据全）
05-31
多线性回归的MatLab例子（带有数据与代码，可运行显示图形）
机器学习笔记一二 - 线性规划 梯度下降 正规方程
、张念
09-28 1300
第1-2个视频的笔记如下，主要的内容包括线性规划、最小二乘法，求解最小二乘法的梯度下降算法与正规方程组算法。 这里的公式一定要自己亲自证明一遍，这样才能加深印象，虽然花的时间比较多，实际会为接下来的深入学习剩下时间！
线性规划预测（多元线性、非线性、最小二乘法）
weixin_37928884的博客
11-15 654
线性规划预测（多元线性、非线性、最小二乘法）
线性规划问题的模型建立与求解
大彤小忆的博客
07-20 1万+
线性规划问题线性规划问题的模型建立线性规划问题的模型求解Lingo求解MATLAB求解 线性规划问题        线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题，一般用于求解最优化问题。因为其目标函数及约束条件均为线性函数，所以被称为线性规划问题。线性规划所研究的对象属于最优化的范畴，本质上是一个极值问题。        基本要素：1.决.
（二）机器学习的流程概述，线性规划，图像分类
m0_54896712的博客
01-13 732
本文将以图像分类讲解机器学习的大致流程，设计众多知识点，包括但不限于：线性规划、支持向量机、损失函数、正则项、梯度下降算法、数据集处理。
机器学习规划
weixin_43615373的博客
04-23 621
机器学习规划 Github上的AI Learning的资源，汇集了30多名贡献者的集体智慧，把机器学习的路线图、视频、电子书、学习建议等中文资料全部整理好了。目前在GIthub上已有10000+star,希望能给大家带来一点帮助。 传送门: [https://github.com/apachecn/AiLearning] 学习路线图 很多初学者都会遇到这样的问题：入门机器学习应该从哪里学起？ 他们...
多目标线性规划求解方法及matlab实现
热门推荐
Code Wang的博客
01-21 9万+
求解多目标线性规划的基本思想是将多目标转化为单目标，常见的方法有理想点法、线性加权法、最大最小法、目标规划法、模糊数学解法等。这里就这几种方法进行举例说明，并用matlab实现。 一、多目标线性规划模型 多目标线性规划模型是有两个或两个以上的目标函数，且所有的目标函数和约束条件都是线性的，数学模型表示为： 我们记 则上述目标规划可简化为： ...
多元线性模型(含公式推导)-回归-监督学习-机器学习
kakazai.cn
06-17 1182
  假设某个体xxx有ddd个特征，即x=(x1,x2,...,xd)x=(x1,x2,...,xd)x=(x^{1},x^{2},...,x^{d})，xixix^{i}是第i个特征，线性模型(linear model)试图通过特征的线性组合得到预测值，即f(x)=wTx+b=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=wTx+b=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w^{T...
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