机器学习--吴恩达（线性回归，梯度下降，正规方程法）

最新推荐文章于 2024-08-18 23:42:17 发布
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分类专栏： 机器学习课程学习 文章标签： 机器学习 算法 回归分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wait_ButterFly/article/details/79075702
这篇博客探讨了机器学习中的回归问题，重点介绍了线性回归和梯度下降法。通过比较回归与分类的区别，阐述了线性回归在预测连续值中的应用。文章还讨论了梯度下降作为优化参数的策略，以及正规方程法在解决线性回归问题中的作用。

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本节课是对监督学习的讲解，ng以自动驾驶为例，告诉我们汽车对方向的预测是连续值，故而是回归问题。

什么是回归问题？（regression）

确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法

回归与分类问题的不同

回归与分类都属于预测问题，而回归预测的结果是连续的值，而分类的结果是离散的值。回归问题的要求就是：给定一个模式，根据训练集推断它所对应的输出的y值是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值，分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所

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机器学习入门篇 – 线性回归和梯度下降
ARGO的博客
11-12 669
本文适合机器学习零基础的同学阅读，从最简单的一元线性回归，讲解机器学习的基本概念，并讲解最常用的优化方法梯度下降法。 一、线性回归算法 假设一个馒头厂老板娘，招聘了5位会做手工馒头的大师傅，大师傅的水平参差不齐，做出来的馒头大小软硬不尽相同，所用的面粉重量也不同。开张第一天就收到一笔1000个馒头的订单，老板娘需要计算出应该购入多少面粉作为原料。 老板娘统计了5位大师傅所做馒头的数量和相应使用...
机器学习-线性回归-正规方程
藏经阁 | 玄苦
08-10 3366
1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线性回归模型中，代价函数表达式，
机器学习（一）——线性回归和梯度下降
m0_46231143的博客
01-10 622
机器学习（一）——线性回归和梯度下降
机器学习：一元线性回归（梯度下降法）
qq_39422822的博客
04-14 778
bias = 0。
用懊悔法学习吴恩达机器学习【2】-----线性回归的梯度下降
zbl1243的博客
06-25 401
以下英文文档皆出自课程配套笔记课9 代价函数二这一课时考虑使用两个参数来描述代价函数。此时等价函数是一个碗形，碗底点为最小值，将碗形用等高线表示，等高线中心就是代价函数的最小值。所以距离等高线中心较近的点所对应的( θ0, θ1)，能够较准确的拟合出原图像。Cost Function - Intuition IIA contour plot is a graph that contains man...
吴恩达机器学习课程CODE1：线性回归算法（应用平方误差与梯度下降）
12-22
1.线性回归问题课程笔记 1）简单介绍 线性回归问题需要有一个真实的直线来对给定x求出y，但现在我们不知道这条直线，需要根据训练集去拟合一条无限逼近这条真实直线的直线，以用于预测。 如图根据训练集，力求得到一...
吴恩达机器学习课后题-01线性回归
最新发布
凯的博客
08-18 1040
NumPy是Python的一个库，它提供了大量的数学函数工具，特别是针对数组的操作。这个函数接受三个参数：x（特征矩阵），y（目标变量向量），和theta（参数向量，即线性模型的权重和偏置项）。在Python中，这种数据结构是一个嵌套的列表（list of lists），外层列表包含两个元素，每个元素都是一个包含一个浮点数的内层列表。在使用这个函数之前，需要确保 x 包含了偏置项（即一列全为1的列），除非你的 theta 已经被相应地调整过（例如，theta 的第一个元素不代表偏置项）。
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(5)多变量线性回归、梯度下降和正规方程
肖泽的博客
12-05 2258
4.多变量线性回归、梯度下降和正规方程(Linear Regression with Multiple Variable , Gradient Descent and Normal Equation) 文章目录4.多变量线性回归、梯度下降和正规方程(Linear Regression with Multiple Variable , Gradient Descent and Normal Equa...
吴恩达机器学习第一讲之‘线性回归’笔记
weixin_44818956的博客
10-25 1523
机器学习之线性回归，分为几何和概率方法估计参数建模，用三种方法求解方程①梯度下降法（SGD,BGD）②正态方程法③牛顿法。
机器学习1_线性回归梯度下降算法
u012794757的专栏
10-17 1498
机器学习1_线性回归梯度下降算法 开始接触机器学习与python，之前研究的普通方法解决原始胎心音的信号处理与计算瞬时心率没有得到理想的结果，所以想通过目前大热的机器学习与深度的方法试一试，不过不知道能不能行，先试着接触一下这些方面的知识。目前的学习资料是吴恩达的机器学习视频还有python的《LearnPython the Hard Way, 3rd Edition》，还有 IanGoodfe
吴恩达梯度下降算法总结
11-27
自己学习吴恩达机器学习的总结，主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍，以及解释了，吴恩达课中没有解释推导的内容。
机器学习之梯度下降--线性回归
PY_smallH的博客
12-02 467
什么是梯度下降： 官方的意思： 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。 这里没有数学公式，没有推导过程，我只是从物理的角度，来说明梯度下降的意思和怎么去用它解决问题。 科学家们发现或者发明了任何东西，肯定都是有意义的，我们要做的不
吴恩达--逻辑回归和梯度下降法
weixin_46206859的博客
11-10 1080
1-matlab %%函数文件 function [jVal,gradient]=costFunction(theta) jVal=(theta(1)-5)^2+(theta(1)-5)^2; gradient=zeros(2,1) gradient(1)=2*(theta(1)-5); gradient(2)=2*(theta(2)-5); end %%代码文件 %梯度下降法的matlab实现 options=optimset('gradObj','on','MaxITer',100); ini...
吴恩达老师DeepLearning系列课程最详细学习笔记之15—逻辑回归中的梯度下降
james9668的博客
05-04 312
教程是本人学习吴恩达老师DeepLearing系列课程中整理的最为详细的学习笔记。学习视频主要来自B站[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili?，以及DeepLearning官方网站Deep Learning by deeplearning.ai | Coursera。该系列课程总共有180多个，我会将学习笔记陆续分享出来，为有兴趣深度学习的同仁提供便利。再次由衷感谢吴恩达老师的精彩讲解和无私奉献！ 特别说明：图片来源于吴恩达老师视频截图。 ...
吴恩达视频－第一门课第2周2.9节－逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent）
yyyyyya_的博客
05-10 287
2.9 逻辑回归中的梯度下降（Logistic Regression Gradient Descent） 　　本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法。它的关键点是几个重要公式，其作用是用来实现逻辑回归中梯度下降算法。但是在本节视频中，我将使用计算图对梯度下降算法进行计算。我必须要承认的是，使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了。但是，我认为以这个例子作为开始来讲解，可以使你更好的理解背后的思想。从而在讨论神经网络时，你可以更深刻而全面地理解神经网络。接下来让我们开始学习逻辑
吴恩达深度学习课程笔记（6）| 逻辑回归中的梯度下降
迦小叶的博客
11-25 219
这几节课，主要在罗辑回归中实现了梯度下降算法，并介绍了相关的向量化的思想。
机器学习(一)——线性回归的梯度下降算法和正规方程法
七夕的博客
04-14 1085
机器学习(一)——线性回归的梯度下降算法和正规方程法 线性回归 机器学习基本分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习基本分为回归问题和分类问题。 回归问题很简单，就是根据样本预测一个连续数的值，类似于模拟信号的预测吧，结果是0.1还是0.2呀，明天降雨量是500mm还是501mm呀。 分类问题自然就是数字信号的预测了，结果是0还是1呀，明天下午还是不下雨呀，这种。 回归问题可以...
Machine Learning|吴恩达 （1）线性回归与逻辑回归【含公式推导】
weixin_40920228的博客
06-10 1441
《Machine Learning》@ coursera.org | Formula Summarizi 《Machine Learning》@ coursera.org | Formula Summarizi Multivariate Linear Regression Normal Equation Logistic Regression 快捷键 Markdown及扩展 表格 定...
（三）Logistic回归的梯度下降 --- 吴恩达深度学习笔记
平凡
11-17 1068
Logisitic回归的梯度下降
吴恩达深度学习 —— 2.9 逻辑回归中的梯度下降法
然后就去远行
11-26 454
这一节讨论怎么计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降法，它的核心关键点是其中有几个重要法公式用于实现逻辑回归的梯度下降法。 这里将使用导数流程图来计算梯度，必须承认，用导数流程图来计算逻辑回归的梯度下降有点大材小用了。但以这种方式来讲解可以更好地理解梯度下降，从而在讨论神经网络时，可以更深刻全面地理解神经网络。 回想一下逻辑回归的公式，如下图所示，现在只考虑单个样本的损失函数，现在写出该样本的偏导数流...
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