II. Linear Regression with One/Multiple Variable (Week 1&&2 )

最新推荐文章于 2024-09-14 14:47:44 发布
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这节课主要讲的是有一个/多个变量的线性回归问题（由于第一二课讲的内容大致相似，放在一起讲~）

首先解释什么是回归问题：当我们研究的问题中，针对的研究结果是一个连续的取值，那么叫回归问题；反之如果结果是离散的取值，我们把它归结为分类问题。

线性回归问题很好理解，那就是我们所研究的函数变量之间成比列、直线的关系~

继续我们房价的例子~例如某一地区的房价由几种因素影响，

C1 Week 1:(2)Linear Regression with One Variable
不蒸馒头的博客
01-22 1085
>Reg->Reg->->->for y.->->->The->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->->Hopefully,->->->->->->【Optional】->->->->->->->————​​​​​​​——
C1 Week 2:(1)Linear Regression with Multiple Variables
不蒸馒头的博客
01-26 978
该笔记为学习吴恩达团队在coursera新开设的机器学习课程而记录，新版本采用python进行授课且相较于旧版有小部分改动。
Machine Learning - II. Linear Regression with One Variable单变量线性回归 (Week 1)
chuange6363的博客
08-14 115
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43115525 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Linear regression with one variable单变量线性回归 ...
Machine Learning - IV. Linear Regression with Multiple Variables多变量线性规划 (Week 2)
chuange6363的博客
08-14 611
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43529845 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 多变量线性规划multivariate linear regression multi...
Machine Learning - Linear Regression with One Variable
iracer的博客
02-13 1789
This article contains learning model representation, cost function and Gradient Descent algorithm to solve linear regression problem.
Stanford公开课机器学习---week2-1.多变量线性回归 （Linear Regression with multiple variable）
muzilanlan的专栏
05-27 2138
3.多变量线性回归 （Linear Regression with multiple variable）3.1 多维特征(Multiple Features) n 代表特征的数量 x(i)x^{(i)}代表第 i 个训练实例,是特征矩阵中的第 i 行,是一个向量(vector)。 x(i)jx^{(i)}_j代表特征矩阵中第 i 行的第 j 个特征,也就是第 i 个训练实例的第 j 个特征。 多维
Machine Learning - Linear Regression with Multiple Variables
iracer的博客
02-15 1858
This article contains linear regression with multiple variables, gradient decent for multiple variables, how to chose features, polynomial regression and normal equation solution for linear regression.
机器学习测试Week2_3_Program_Linear Regression编程解析
wangcong02345的专栏
01-10 928
Week 2 | 3Program_Linear Regression编程解析 1. 单变量 1.1 Warm up exercise 10 / 10 写出一个5阶单位矩阵 A = eye(5); 1.2 Compute cost for one variable 40 / 40 写出 损失函数 J(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J\le
python多变量回归_python实现多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
weixin_39940182的博客
12-04 2083
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归，文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记现在对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为( x1,x2,...,xn)表示为：=1，则公式转化为：、加载训练数据数据格式为：X1,X2,Y2104,3,3999001600,3,3299002400,3,3690001416,2,232000将数据逐行读取，用逗号切...
机器学习学习笔记——1.1.1.4.1 Linear regression model part 1（线性回归模型——第1部分）
预见未来to50的专栏
09-14 619
基于这条直线对数据的拟合，你可以看到，房子是1250平方英尺，它会在这里与最佳拟合线相交，如果你追踪到左边的纵轴，你可以看到价格大概在这里，比如说大约220,000美元。我们称之为监督学习，因为你首先通过提供有正确答案的数据来训练模型，因为对于数据集中的每所房子，你都给出了房子的大小以及模型应该为每所房子预测的价格。为了预测你客户的房价，你首先需要用训练集来训练你的模型，然后这个模型就可以预测你客户房子的价格了。实际上我们有47个。例如，对于你的训练集中的第一个房子，x是房子的大小，因此x等于2,104。
Ex1_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：线性回归（Linear Regression）
ZZay's
01-18 961
Ex1_机器学习_吴恩达课程 文章目录Ex1_机器学习_吴恩达课程0. Pre-condition00. Self-created FunctionscomputeCost(X, y, theta)：计算损失gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters)：梯度下降实现Feature Normalization(X)：特征正规化Normal Equation(X, y)：正规方程求 theta1. Simple function2. Linear Regression w
TMS320F28335 SVPWM三相逆变学习板卡：硬件组成与功能详解
08-11
基于TMS320F28335 DSP的SVPWM三相逆变学习板卡，涵盖硬件组成、供电与保护机制、SVPWM技术原理及其优势、应用场景和输入电压范围。文中还展示了闭环控制程序的工作流程，并附有简化的示例代码。该板卡采用高效的SVPWM技术，使逆变器电压利用率提升至1.1倍，远高于传统SPWM的0.866倍，适用于多种逆变和控制任务，具有广泛的实际应用价值。 适合人群：对电力电子、嵌入式系统和数字控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究和学习SVPWM技术及其在三相逆变中的应用；②掌握TMS320F28335 DSP的硬件设计和编程技巧；③应用于电机控制、电源管理等领域，提高逆变效率和稳定性。 其他说明：文中提供的示例代码有助于理解和实现AD采样数据处理及SVPWM更新，便于读者快速上手实践。
一个一键设置时间同步并关闭防火墙的桌面应用小工具
08-11
一个一键设置时间同步并关闭防火墙的桌面应用小工具
MATLAB实现主从博弈电热综合能源系统的动态定价与智能能量管理仿真
08-11
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的主从博弈电热综合能源系统动态定价与智能能量管理仿真实验平台。该平台利用主从博弈理论和多时间尺度优化方法，构建了动态定价决策层、用户响应层和耦合约束处理模块。核心代码采用了双层循环结构进行博弈均衡迭代搜索，结合非线性规划和混合整数规划求解器。热力系统建模引入了热惯性的动态传播模型，通过滑动窗口和指数衰减加权求和模拟热量传递的滞后特性。此外，还设计了非对称奖惩的价格激励机制，以及可视化工具展示博弈策略的演化过程。 适合人群：从事电力系统、能源管理和博弈论研究的专业人士，尤其是对MATLAB编程有一定基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究电热综合能源系统的动态定价策略、用户响应行为及其相互作用。目标是探索最优的能量管理策略，提高能源利用效率，降低运营成本。 阅读建议：由于涉及复杂的数学模型和算法实现，建议读者在阅读过程中结合相关理论知识，逐步理解和调试代码，以便更好地掌握模型的工作原理和应用场景。
YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的高效图像采集与目标检测解决方案 深度学习
最新发布
08-11
内容概要：本文介绍了YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的结合应用。首先阐述了海康相机的图像采集技术及其在多个领域的广泛应用，接着详细解释了YOLOv5作为一种高精度、高效率的深度学习目标检测算法的工作原理。两者结合实现了高效的图像采集和目标检测，YOLOv5通过C++进行推理并封装成DLL文件，便于与其他系统的集成。同时，调用海康SDK确保图像的实时性和稳定性。该系统还支持MFC、Qt、LabVIEW等多种调用方式，为用户提供更多选择和灵活性。最后展望了该技术在未来智能制造、质量检测等领域的广阔应用前景。 适合人群：从事工业视觉、智能制造、图像处理等相关领域的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效图像采集和目标检测的应用场景，如智能制造、质量检测、物流等。目标是提高工业自动化的效率和准确性。 其他说明：随着AI和物联网技术的发展，YOLOv5与海康相机的结合将进一步提升检测精度和处理速度，为工业自动化提供更强有力的支持。
基于MATLAB平台的多目标粒子群算法在冷热电联供综合能源系统优化运行中的应用 v4.0
08-11
基于MATLAB平台的多目标粒子群算法（MOPSO）在冷热电联供综合能源系统（CCHP）中的应用。通过构建含冷、热、电负荷的优化调度模型，综合考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并与上级电网的购售电交易相结合。目标是实现CCHP系统的经济运行，降低用户购电、购热、冷量的成本，提高CCHP收益。文中还分析了多目标优化策略及其影响因素，如能源价格、负荷变化和电网调度策略。 适合人群：从事能源系统优化研究的技术人员、研究生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要优化冷热电联供系统运行的研究和实际项目，旨在通过多目标粒子群算法提升系统的经济性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码解析，还深入探讨了优化策略的理论依据和实际效果，有助于理解和应用多目标粒子群算法解决复杂的能源系统优化问题。
基于高频信号注入的三相永磁同步电机无传感器控制Matlab仿真及其应用前景
08-11
内容概要：本文探讨了基于高频信号注入的三相永磁同步电机（PMSM）无传感器控制技术的研究进展。首先介绍了无传感器控制技术的发展背景和重要性，特别是对于三相永磁同步电机而言，传统传感器的存在增加了系统的复杂性和成本。接着详细解释了高频信号注入的工作原理，即通过向电机定子注入高频电压信号，利用电机内部电磁关系估算转子位置。随后，文中展示了使用Matlab进行仿真的具体步骤，包括建立PMSM数学模型、参数设置与优化、旋转电压输入方式的选择等。通过对仿真数据如电流、电压及转子位置的分析，证明了所提出的无传感器控制算法的有效性，并指出它比传统方法更具可靠性、稳定性和经济性。最后展望了这一技术在未来电机驱动系统中的应用潜力。 适合人群：从事电机控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无传感器控制技术原理及其在三相永磁同步电机上应用的专业人士；旨在探索新的电机控制策略，提升电机性能和降低成本。 其他说明：文章强调了高频信号注入技术的优势，特别是在减少硬件依赖方面的作用，同时也指出了进一步研究的方向。
金港宾馆管理系统-基于SpringSpringMVCMyBatis框架的酒店客房预订与会员管理平台-包含前台接待客房管理订单处理会员积分财务报表等核心功能模块-支持多角.zip
08-11
金港宾馆管理系统_基于SpringSpringMVCMyBatis框架的酒店客房预订与会员管理平台_包含前台接待客房管理订单处理会员积分财务报表等核心功能模块_支持多角.zipGit高级技巧大全
基于COMSOL仿真的表面等离激元(SPP)色散曲线绘制与激发方法研究
08-11
利用COMSOL仿真工具研究表面等离激元（SPP）的基础知识，重点在于色散曲线的绘制和SPP的激发方法。首先阐述了COMSOL作为强大仿真软件，在模拟复杂物理现象尤其是SPP方面的优势。接着讲解了色散曲线的概念及其在SPP研究中的重要性，具体步骤包括建立金属-介质界面模型、调整参数并最终绘制成色散曲线，从中获取关键参数用于理解和优化SPP器件设计。随后讨论了SPP的激发方式，强调了光源选择和参数调节的重要性，并展示了如何通过电场和磁场分布图直观展示SPP的行为特征。最后提及了仿真过程中涉及的代码编写要点，确保模型构建、参数设定及求解过程的准确性与高效性。 适合人群：从事光学、物理学及相关领域的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望通过COMSOL深入探究SPP特性的人群，旨在掌握色散曲线绘制技巧和SPP激发方法，提升SPP相关设备的研发能力。 其他说明：文中不仅提供了理论指导，还结合实际操作流程，使读者能更好地将所学应用于实践中。
sklearn.linear_model.linearregression
03-16
sklearn.linear_model.linearregression是scikit-learn库中的一个线性回归模型，用于建立线性回归模型并进行预测。该模型基于最小二乘法，通过拟合训练数据中的线性关系来预测目标变量。它可以用于单变量线性回归和...
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