单变量线性回归－吴恩达机器学习课程lecture2

最新推荐文章于 2024-02-15 20:49:06 发布

bladelee

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分类专栏：机器学习文章标签：机器学习

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本文深入探讨了机器学习中的核心概念，包括假设函数、代价函数、凸函数以及弓形函数的特点。介绍了两种求解凸函数最优解的方法：Batch梯度下降算法和正规方程组解法，为初学者提供了理解机器学习原理的基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

几个关键概念：

假设函数 Hypothesis Function

h0(x)=Q0 + Q1*(xi, yi)

代价函数 Cost Function 是三维的等高线图

凸函数 Convex Function

弓形函数只有一个全局最优解，没有局部最优解

求解凸函数的最优解一般采用两种方法：

Batch梯度下降，是一种适合计算机求解的迭代算法

正规方程组解法，一种数学化方法

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单变量线性回归_吴恩达_机器学习笔记

qq_39245577的博客

11-26

381

单变量线性回归_吴恩达_机器学习笔记 1、模型描述定义：预测数值是回归类问题，预测离散变量是分类问题本视频中的常用符号定义 m : 样本数量，代表着每一行的数量 x : 输入变量 y : 输出变量表示一个数据集的输入变量和输出变量，这是我晚上画的一个图，可以大概理解本章要说的主要内容。在这个图中，我们也需要注意到，实际上，假设函数，就是我们通常所说的模型。那么其实回归类问题也是...

coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第1周笔记

和而不流

11-16

4078

coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第1周笔记coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第1周笔记前言 Introduction介绍-对应笔记lecture1 1 机器学习应用 2 机器学习概念 3 机器学习分类一个变量的线性回归 -对应lecture2 1 线性回归的表示 2 Cost function 代价函数 3 参数求解梯度下降法 4 总结线性代数知识复习 -对应lectur

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吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

GodStick的博客

07-01

709

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归 例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据，我们要通过这些数据来找出一个函数，来预测任意面积下的房价，这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价其中m代表训练集，...

吴恩达ML课程笔记总结（二）—— 单变量线性回归

qq_41614419的博客

08-06

621

1、模型及概念的建立对于单变量的线性回归问题，首先会给定一个数据集，这个数据集中只包含了一个输入变量和对应的输出变量。我们所要做的工作是建立一个预测函数h，然后用预测函数去拟合数据集，使得该函数能够较好的反应给定数据集的走向（换句话说，能够很好的拟合数据集）。终极目标是使得该函数能够对于给定的新的输入，产生较好的输出（较好的预测结果）。例如预测房价模型，预测函数h能够使得给定的房子大小而给...

吴恩达-机器学习笔记（单变量线性回归）

Sunflower的博客

10-21

300

一，线性回归模型表示我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法的概况，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉你的朋友，他能以大约22000

Matlab实现单变量线性回归

weixin_33895695的博客

10-16

170

一、理论二、数据集 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 8.5781,12 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734...

吴恩达机器学习课件02

最新发布

01-20

吴恩达机器学习课程是全球知名的一门在线课程，它是由斯坦福大学的教授吴恩达主导开发的，旨在向全球范围内的学习者介绍机器学习的基本理论和实践方法。在这一系列课程中，吴恩达不仅深入浅出地讲解了机器学习的核心...

吴恩达 cousera 机器学习课件 Lecture_Notes week1-week10全

08-26

《吴恩达 Cousera 机器学习课件：Lecture_Notes week1-week10全》是一份详尽的教育资源，涵盖了机器学习领域的基础知识到高级概念。由著名人工智能专家吴恩达教授提供，此课程旨在帮助学生深入理解机器学习的核心...

吴恩达机器学习课件和作业

10-28

这个压缩包包含的文件是吴恩达教授在某次或多次课程中分享的课件和作业，旨在帮助学生理解和掌握机器学习的基本概念、算法以及应用。 1. **课件概述** - `Lecture8.pdf` 可能涵盖了监督学习中的一个重要主题——...

吴恩达机器学习课程：多元线性回归与梯度下降法详解

在" Lecture4.pdf"这门机器学习课程中，吴恩达教授讲解了多元线性回归的概念，特别是当涉及到多个特征（variables）时的应用。这部分内容主要集中在如何处理具有多个输入变量（features）的数据集，如房屋尺寸（feet...

【吴恩达机器学习笔记】004 模型示例：单变量线性回归（Model Representation：Linear Regression with one variable）

水亦心的博客

05-05

893

一、示例 —— 预测住房价格如上图所示，图中的数据集（X）表示房屋大小和价格存在的一个关系图。如果有一个人有一套1250平方尺的房子，那他卖多少钱合适？二、分析或许我们每个人心中都有这样一种想法，构造一个函数，房子的尺寸是x，房子的售价是y，则x和y之间会存在一个函数关系式：y=f(x)。当我们把对应的房子的尺寸放进去之后，就能得到对应的房价。这也是...

单变量线性回归（吴恩达机器学习）

youif的博客

04-10

321

文章目录2、 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)2.1 模型表示2.2 代价函数2.3 代价函数的直观理解I2.4 代价函数的直观理解II2.5 梯度下降2.6 梯度下降的直观理解2.7 梯度下降的线性回归 2、 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 ...

吴恩达机器学习总结二：单变量线性回归

LiPan的博客

07-31

871

第二章 单变量线性回归 3、代价函数：（是参数的方程，最常用平方误差代价函数）定义：也叫损失函数，用来进行参数估计。当用一个确定的方程来拟合一些数据集时，为了保证方程最为合适拟合程度最好，即每一个点的预测值和真实值的差距都要小，故可用求方差的方法，将每一个点的预测值与真实值的差求平方和后再除以数据样本的个数。值越小说明方程越能反映真实情况，把这个方程中的参数看做未知数，则变成了参数的方程...

吴恩达机器学习笔记（1.单变量线性回归）

就是这个七昂的博客

01-05

756

吴恩达老师的机器学习第一章节的内容是初识机器学习，主要讲解了一些机械学习大名词，什么是机器学习之类的，因为我估计大家都有所了解，所以咱们这里就不再啰嗦，我们直接在第二章开始。也就是单变量线性回归。 1，模型描述下面是一组数据，横坐标是房屋的尺寸，纵坐标是房屋的价格。每一个点都代表是不同屋子的价格。如果我们想预测一所屋子的价格就可以对数据进行模型的拟合。根据给出的数据...

机器学习作业 1 - 单变量线性回归(吴恩达)

youif的博客

04-11

911

文章目录机器学习作业 1 - 线性回归1.单变量线性回归 机器学习作业 1 - 线性回归 1.单变量线性回归 导入需要使用的包

吴恩达机器学习训练1：线性回归（单变量）

meijie2018_1的博客

04-30

582

吴恩达机器学习训练1：线性回归（单变量）本小节主要讲解的是如何利用已知的数据进行简单的线性回归分析，主要分析了梯度下降法和正规方程法两种。 线性回归分析即利用多项式函数逼近已知数据，常用来预测。例如，当已知某地区房子大小、房间数、地理位置等信息以及该房子的价格时，就可以用来预测其它房子的价格。将房子大小、房间数、地理位置作为特征参数，用矩...

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

Yaoyao2024的博客

02-15

3085

🪧第一章我们了解了监督学习和非监督学习，接下来我们将依次进行学习。监督学习任务主要有两个：回归和分类。回归问题的基础算法是：线性回归模型（linear regression)。这一章将对单变量线性回归(linear regression with one varible)进行全面的学习，进而在下一章的多变量线性回归(multiple linear regression)模型中能更好的类比和掌握。🙎🏻‍♀️在这一章你将掌握。

简单线性回归(单变量)

Sarah ~

03-02

534

简单线性回归(单变量) 自动生成数据使用make_regression生成回归模型数据。几个关键参数有n_samples（生成样本数）， n_features（样本特征数），noise（样本随机噪音）和coef（是否返回回归系数）。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline from sklear...

吴恩达机器学习笔记

grit的博客

02-17

242

优快云图片无法显示，请参考链接引言（Introduction) 什么是机器学习 第一个机器学习定义来源于Arthur Samuel,他定义为：在特定的编程情况下，给予计算机学习能力。另一个年代近一点的定义，由 Tom Mitchell 提出，来自卡内基梅隆大学，Tom 定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验 E 中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验 E 后，经过 P 评判，程序在处理 T 时的性能有所提升。我认为经验E 就是程序上万次的自