吴恩达机器学习练习1——多元线性回归

最新推荐文章于 2025-01-03 21:59:25 发布

原创

最新推荐文章于 2025-01-03 21:59:25 发布 · 796 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器学习 #线性回归

这篇博客介绍了吴恩达机器学习课程中的多元线性回归概念，包括均值归一化、代价函数和梯度下降的详细解释，并通过练习1探讨了数据集的特征缩放，特别是均值归一化的应用，以及如何运用正规方程解决线性回归问题。

机器学习练习1——多元线性回归

多变量线性回归
练习1

多变量线性回归

均值归一化

$x_n =\frac{x_n-mu_n}{s_n}$

代价函数

$J(theta) =\frac{1}{2m}sum_{i=1}^m(h_{theta}(x^{i})-y^{i}))^2$ $h_{theta}(x^{i})=theta_0*x_0+theta_1*x_1+theta_2*x_3+...+theta_n*x_n$

梯度下降

$theta_j:=theta_j-alpha\frac{1}{m}sum_{i=1}^m(h_{theta}(x^{i})-y^{i}))x_j^i$

练习1

数据集

x1：the size of the house (in square feet)
x2 : the number of bedrooms
y   :he price of the house

特征缩放（归一化）

在面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。
方法：将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间

均值归

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

cherry1307

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

吴恩达 多元线性回归

qq_44850900的博客

08-13

526

多元线性回归练习1还包括一个房屋价格数据集，其中有2个变量（房子的大小，卧室的数量）和目标（房子的价格）。我们使用我们已经应用的技术来分析数据集：导入数据集并查看： path = 'ex1data2.txt' data2 = pd.read_csv(path, header=None, names=['Size', 'Bedrooms', 'Price']) data2.head() 把数据进行归一化： data2 = (data2 - data2.mean()) / data2.std() d

吴恩达机器学习课后作业1.1——多变量线性回归（Linear regression with multiple variable）

weixin_46915208的博客

06-02

678

假设你要卖掉你的房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是，首先收集最近出售的房屋的信息。在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

吴恩达机器学习多元线性回归作业python实现

07-16

吴恩达机器学习多元线性回归作业python实现

吴恩达机器学习线性回归练习题及答案

12-28

本资源中，包含吴恩达机器学习线性回归练习题及答案，使用octave编写与课程一致，答案已经根据要求填充到相应的函数文件中。

吴恩达机器学习笔记-多元线性回归

weixin_33701564的博客

08-09

362

之前的文章中已经讲述了简单的一元线性回归的基础知识，现在我们来继续讨论多元线性回归。本文针对吴恩达机器学习第二周课程多元线性回归部分。假设函数所谓多元线性回归正如其名字一样，就是说这里的变量是多个的，下面介绍一下如何表示含有多个变量情况下的假设函数： $$ h_\theta(x) = \theta_0+\theta_1x_1+\the...

吴恩达机器学习[5]-多元线性回归

踏归的博客

08-12

741

吴恩达机器学习

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

2698

机器学习的定义："Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.无需明确编程，赋予计算机学习能力的研究领域"（Arthur Samuel 1959）。机器学习可应用于语音识别、计算机视觉、增强现实、自动驾驶、大规模工业、电子商务、医疗保健等领域。

吴恩达机器学习视频课提纲+随堂选择练习题——week4多变量线性回归&week5Octave教程

weixin_41761357的博客

01-05

1752

文章目录前言一、WEEK4:多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)4 - 1 - Multiple Features4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables4 - 3 - Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling4 - 4 - Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4 - 5 - F

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.1 新手村（回归）

玉一的博客

05-10

1782

吴恩达老师机器学习课程笔记 04 多元线性回归

124974的博客

07-28

625

θ0=θ0−a1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))x0(i)\theta_{0}θ0=θ0−am1∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))x0(i)θ1=θ1−a1m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))x1(i)\theta_{1}θ1=θ1。

机器学习 | 机器学习100天(3) --- 多元线性回归

sdu_hao的博客

01-13

507

机器学习100天系列学习笔记基于机器学习100天(中文翻译版),机器学习100天(英文原版）所有代码使用iPython Notebook实现完整代码目录实验综述 1.数据预处理 2.在训练集上训练多元线性回归模型 3.在测试集上预测结果实验综述 1.数据预处理 '''1.导入相关库''' import pandas as pd import n...

吴恩达机器学习课程笔记——Ch5 多元线性回归

A_waken的博客

01-19

623

Chapeter 5 Linear Regression with Multiple Variables（多元线性回归）终于改成看一节视频做一节笔记了 == 否则视频1小时，笔记3小时的操作真心蛋疼... 课程笔记总览传送门：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42900928/article/details/86523192 Chapeter 5 Linear Re...

吴恩达-机器学习(2)-多元线性回归、正规方程

u014351944的博客

08-17

515

Multivariate Linear Regression n:特征的个数 x(i)x(i)x^{(i)}：第i个训练样本的输入特征值 x(i)jxj(i)x^{(i)}_j:第i个训练样本的第j个特征值当有多个特征的时候，假设函数就是如下公式，其中x0x0x_0=1 当有多个特征时，代价函数如下： J(θ0,θ1...θn)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))...

吴恩达《机器学习》笔记——第四章《多元线性回归》

qq_43572747的博客

05-12

557

4、Linear Regression with multiple variables（多元线性回归）4.1 Multiple features（多特征） 4.1 Multiple features（多特征）

吴恩达机器学习（三）——多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

weixin_44159487的博客

03-07

305

1、多维特征

机器学习基础-[第一章：单变量线性回归]（2）代价函数

Olivaf的博客

03-22

316

1、上一篇中我们提到了假设函数hθh_{\theta}hθ,该函数的作用根据输入变量xxx输出预测相应的输出变量hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x),那么该假设函数的预测效果该怎么度量呢？ 2、我们可以使用代价函数（cost function）来度量估计假设函数的预测效果。代价函数，就是用来度量假设函数对样本目标变量的预测值与真实值之间差异的一个函数。 3、不同模型使用的代价函数不一...

吴恩达机器学习作业ex1-线性回归

qq_43196058的博客

08-11

618

1.单变量线性回归 案例：假设你是一家餐厅CEO，正在考虑开一家新店，根据该城市的人口预测其利润。 训练集和假设函数 i代表样本采用梯度下降的方法求θ，开始可设θ0和θ1为0 J = ( X * theta - y )’ * ( X * theta - y ) / (2*m) 与上面代价函数等价 ...

多元线性回归分析练习题