第五章多变量线性回归

今天我要睡午觉

于 2021-06-22 01:46:09 发布

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分类专栏：机器学习

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本文介绍了多变量线性回归，包括多元梯度下降法的假设函数、代价函数、梯度下降算法及特征缩放，讨论了学习率的影响。还涉及特征选择、多项式回归和正规方程，分析了矩阵不可逆的解决方法以及正规方程与梯度下降的优劣与取舍策略。

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目录

1 多元梯度下降法

假设函数与代价函数

梯度下降算法

2 特征选择和多项式回归

矩阵不可逆的解决方法

正规方程与梯度下降的优劣与取舍

多变量线性回归是有多个输入特征量的线性回归问题，其解决思路与单变量线性回归类似。

1 多元梯度下降法

假设函数与代价函数

首先引入房价预测为例，在第二章中我们采用房屋面积作为特征量，在多变量问题中，我们采用的训练集将房子的大小、房间数、楼层数、房屋年限等特征作为多个特征量，假设函数如下所示：

类似于单变量线性回归，代价函数如下所示：

假设函数中的 $x_{0}$ 一般设置为1，所以可以把模型参数

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