算法之一单变量线性回归 [问题点数:50分]

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机器学习(1)--单变量线性回归算法
吴恩达ML课程课后总结,以供复习、总结、温故知新,也欢迎诸位评论讨论分享,一起探讨一起进步: 下一篇:机器学习(2)--多元<em>线性回归</em><em>算法</em>https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/87879423 linear regression<em>线性回归</em><em>算法</em>: 问题描述,对若干个离散点进行<em>线性回归</em> 得到回归线性方程 首先引入平方误差函数,...
机器学习(三)-单变量线性回归算法
1 <em>线性回归</em>
单变量线性回归
ppt 可编辑 <em>线性回归</em> 机器学习 教学资源 人工智能入门
机器学习之一线性回归算法
文章目录1、机器学习相关概念2、<em>线性回归</em>的原理3、<em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数的概念4、一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导5、多元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导6、<em>线性回归</em>的评估指标有哪些?原理是什么?7、sklearn参数详解(sklearn包里面<em>线性回归</em>的每个参数的作用) 1、机器学习相关概念 2、<em>线性回归</em>的原理 3、<em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数的概念 4、一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推...
回归问题-单变量线性回归
回归问题之<em>单变量</em><em>线性回归</em>:--代价函数--模型表示--梯度下降(梯度下降的<em>线性回归</em>)(一)模型表示我们通过 “学习<em>算法</em>”之 “<em>线性回归</em><em>算法</em>”,了解监督学习的流程,以之前的房屋交易为例。所用到的参数:m: 训练集中实例的个数x: 代表特征/输入变量y: 代表目标变量/输出变量(x,y): 代表训练集中的实例(xi,yi): 代表第i个观察实例h: 代表学习<em>算法</em>(函数)也可以叫假设(hypot...
机器学习(第一周)-单变量线性回归
模型简单结构当我们试图预测的目标变量是连续的,例如在我们的住房示例中,我们称学习问题为回归问题 当y只能接受少量离散值(例如,如果给定居住面积,我们想要预测一个住宅是房子还是公寓),我们称之为分类问题用一个变量进行<em>线性回归</em>, <em>单变量</em><em>线性回归</em>。 <em>单变量</em><em>线性回归</em>,模型假设以及参数:代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值J ( θ0​,θ1​)=2 m1​i = 1...
机器学习单变量线性回归
1 模型概述 给出一些带有标签的数据(即带有“正确答案”的数据),用y=ax+b 的形式去拟合数据(线性,<em>单变量</em>)。 大致过程如下:给出训练集(带有标签的数据),通过学习<em>算法</em>选择不错的参数 theta0, theta1 得到假设函数h(从x到y 的映射) 2代价函数 所谓代价函数主要是为了用来评估预测值和实际值的误差,一般选择用平方误差函数。 3 梯度下降 一般通过梯度下降(沿着代价函数...
单变量线性回归实验分析
1 实验目的: 实现<em>线性回归</em>,预测该城市人口对应的利润。 2 数据集描述 现有一个数据集命名为ex1data1.txt,里面包含两个属性,即城市人口和利润。 3 使用工具 Pycharm python3 4 实验步骤 导入数据,并给每列数据命名一个名称Population,Profit import numpy as np import pandas as pd import matplotl...
机器学习-coursera-2 单变量线性回归
模型表示 具有一个变量的<em>线性回归</em>也称为“<em>单变量</em><em>线性回归</em>”。 当您想要从单个输入x预测单个输出yshi时,使用<em>单变量</em><em>线性回归</em>。进行监督学习,这意味着我们已经知道输入/输出的结果了。 假设函数 我们假设函数具有一般形式: ÿ^=Hθ(x )=θ0+θ1X        我们将尝试各种theta0和theta2值,找到提供最佳“拟合”或最具代表性的“直线”的值。 成本函数 我们可以使用成...
代码实现简单线性回归(单变量)
1. 使用自己生成数据(代码实现) import numpy as np m = 1000000 test_x = np.random.random(size=m) test_y = test_x * 2 + 3 + np.random.normal(size=m) 2. 算术法求解(代码实现) class LinearRegressionArithmetical: #算术法实现 d...
tensorflow单变量线性回归
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os # 取消红字 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '2' def model(x, w, b): return tf.multiply(x, w)+b if __name__ == ...
单变量线性回归(附带matlab代码)
对于本节学习,你需要理解以下问题: 1.什么是<em>线性回归</em> 2.什么是最小二乘估计 3.什么是代价函数 4.梯度下降的意义 5.理解梯度下降的公式及其参数的含义 看到<em>线性回归</em><em>算法</em>这个名称,首先我们从字面的意义上理解。线性顾名思义就是直线,<em>算法</em>就是一些数学公式。难以理解的就是何为回归,所谓回归就是预测。故此,我们可以很容易的想到<em>线性回归</em><em>算法</em>的作用:就是通过<em>算法</em>模拟出一条直线在做预测。 ...
机器学习之——单变量线性回归
<em>线性回归</em> <em>线性回归</em>(Linear Regression)作为Machine Learning整个课程的切入例子确实有独到的地方,以简单的例子为出发点,将学习任务的主干串起来。问题的建模可以简单如下图所示: <em>线性回归</em>可以分为<em>单变量</em><em>线性回归</em>(Linear Regression with One Variable)以及多变量<em>线性回归</em>(Linear Reg...
机器学习——单变量线性回归
Linear regression with one variable 本文主要介绍<em>单变量</em><em>线性回归</em>的解决方法以及方法的思想。 综述 以预测房价为例,我们要进行如下步骤: 简单来说,我们把数据集(训练集)在二维平面上标记出来,尝试用一条直线去拟合数据并尽量拟合的好,那么我们预测房价时,只需输入x(某一特征,比如面积),就可根据那条直线得出预测的房价(y)。比如: 假设上面图中那条黑线就是拟合最好的直...
3 单变量线性回归
这一节我们将学习第一个<em>线性回归</em><em>算法</em>,你将学习到<em>算法</em>的流程,更加重要的是你将学习到监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子开始,还是前面介绍的房子价格预测的问题。根据不同房子的大小以及售出的价格我们可以画出下面的数据集表示图。       假设你有一个朋友,正想售出他的房子,房子的大小是1250平方英尺,你要告诉他房子可以卖多少钱。你应该构建一个模型,从这个数据模型上看,可能是一条直线
【机器学习】单变量线性回归
第一个机器学习<em>算法</em>——<em>单变量</em><em>线性回归</em> m:表示训练集数据的总量 x:表示输入变量 y:表示输出变量 (x,y):表示一个训练样本 (x(i),y(i)):表示第i个训练样本 对于一元<em>线性回归</em>(<em>单变量</em><em>线性回归</em>)来说,学习<em>算法</em>为 y = ax + b。我们换一种写法: hθ(x) = θ0 + θ1x1 使用sklearn实现<em>线性回归</em> import numpy as np from sklearn...
tensorflow实战——单变量线性回归
代码示例 # _*_ encoding:utf-8 _*_ import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np trX = np.linspace(-1, 1, 101) #在1和1之间创建一个101点的线性空间 # 注意 在元组 trX.shape 前面加了个 *,表示可变参数,可传入...
CS229笔记之单变量线性回归
监督学习:data set每一个样本都有相应的正确答案,再根据样本做预测 SVM:处理无限多特征 <em>单变量</em><em>线性回归</em>: ①Hypothesis:    ②Parameters: ③Cost Function: ④Goal: 对于大多数<em>线性回归</em>,平方误差函数是合理的 cost function 每个点对应假设函数的斜率方程    ...
回归分析:单变量线性回归
首先用R语言构造数据点 > y x plot(x,y) 绘制的散点图图像如下所示 用lsfit(x,y)计算回归直线方程的谢啦和截距以及残渣 输入如下所示: > lsfit(x,y) 产生的结果如下: $coefficients I
TensorFlow (二): 单变量线性回归
TensorFlow <em>单变量</em><em>线性回归</em>代码效果图 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # generate data data_size = 100 x_data = np.random.rand(data_size) * 0.6 + 0.2 noise = np.ran...
单变量线性回归可视化演示
<em>单变量</em><em>线性回归</em>可视化演示pathon版本,包含ex1data1数据文件完整调试版
机器学习 (一): 单变量线性回归
<em>单变量</em><em>线性回归</em>前言模拟数据代码图示梯度下降误差函数计算偏导数代码调整参数代码图示 (红色虚线为拟合函数)全部代码总结 前言 <em>线性回归</em>( Linear Regression )是指将一个因变量 yyy 和多个自变量x1,x2...xnx_1, x_2...x_nx1​,x2​...xn​的关系用一个线性方程: y=B+W1x1+W2x2...+W3x3y = B + W_1x_1 + W_2x_2 ...
机器学习---单变量线性回归
机器学习 一、<em>单变量</em><em>线性回归</em> 1.模型描述 (1)常见的字符的意义: m代表训练集(即样本容量)中实例的数量 x代表特征/输入变量 y代表目标变量/输出变量 (x(i), y(i))表示第i个样本 h代表学习<em>算法</em>的解决方案或函数也称为假设(hypothesis) (2)一个监督学习<em>算法</em>的工作方式: ...
机器学习(2):单变量线性回归
定义只有一个变量影响输出值的结果
python实现简单的单变量线性回归
<em>线性回归</em>是机器学习中的基础<em>算法</em><em>之一</em>,属于监督学习中的回归问题,<em>算法</em>的关键在于如何最小化代价函数,通常使用梯度下降或者正规方程(最小二乘法),在这里对<em>算法</em>原理不过多赘述,建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。 这里主要使用python的sklearn实现一个简单的<em>单变量</em><em>线性回归</em>。 sklearn对机器学习方法封装的十分好,基本使用fit,predict,score,来训练,预测,评价
机器学习之单变量线性回归
只含有一个特征/输入变量,这样的问题叫做<em>单变量</em><em>线性回归</em>问题。如 接下来是为模型选择合适的参数,如 模型预测的值与训练集中实际的值的插值就是建模误差。 目标是选择出可使得建模误差的平方和能够最小的模型参数。 代价函数也被称作平方误差函数,有时也被称为平方误差代价函数。我们之所以要求出误差的平方和,是因为误差平方代价函数,对于大多数问题,特别是回归问题,都是一个合理的选择。还有其他的代价函数也能很好...
机器学习笔记1——单变量线性回归
关键字:代价函数,梯度下降话说这个梯度下降法我们的专业课数值线性代数是有的,突然发现数值线性代数果然是有用的啊
基于梯度下降法的单变量线性回归(MATLAB)
梯度下降法-<em>单变量</em><em>线性回归</em> 1. load(‘data1.txt’) 将 data1.txt 放在桌面,更改MATLAB的当前文件夹到桌面,如下图(即在当前文件夹中包含 data1.txt): 数据集样例如下图: 第一列为 x,第二列为 y,导入数据集,代码如下: data = load('data1.txt'); x = data(:,1); % x 为data第一列 y = data(:,...
机器学习python实现(一):单变量线性回归
<em>单变量</em><em>线性回归</em> 在本部分的练习中,您将使用一个变量实现<em>线性回归</em>,以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官,正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车,而且你有来自城市的利润和人口数据。 您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。 数据ex1data1.txt在下一篇文章里。 导入需要用到的模块: import matplotlib.pyplot a...
单变量线性回归(机器学习笔记二)
文章目录前言一、符号定义 前言 上一章我们学习了机器学习的应用领域、定义以及<em>算法</em>的分类,这一章来学习最简单的一个机器学习<em>算法</em>——<em>单变量</em><em>线性回归</em><em>算法</em>,它是一种监督学习的<em>算法</em>,而且输出值是连续变化的值,因此是一种“回归”<em>算法</em>。 一、符号定义 我们通过吴老师课堂上给出的练习题中的例子来学习<em>单变量</em><em>线性回归</em><em>算法</em>。 在进行监督学习<em>算法</em>的时候,我们首先要有一个训练集,这里的训练集就是人们统计的50名不同年龄的儿...
Tensorflow单变量线性回归(一次函数拟合)
tensorflow<em>单变量</em><em>线性回归</em>(一次函数拟合) 本文章为本人自己写的jupyter笔记,图片显示有一点问题(下面的每个图片都变成同一张图片),所以仅供预览。 需要下载ipynb文件的朋友可以关注我并找到我上传的资源。 ...
Tensorflow入门二-单变量线性回归
爆炸安利一个免费的在网易云课堂上的课程--深度学习应用开发TensorFlow实践https://mooc.study.163.com/course/2001396000 现在是2019年4月份可免费加入课程,进行学习。若时限太久过期勿怪 上一篇:Tensorflow入门一https://mooc.study.163.com/course/2001396000 下一篇:Tensorflow入...
机器学习实战 单变量线性回归的实现
机器学习实战 <em>单变量</em><em>线性回归</em>的实现
机器学习笔记(2):单变量线性回归
目录 1)Model representation 2)Cost function 3)Cost function intuition 1 4)Cost function intuition2 5)Gradient descent 6)Gradient descent intuition 7)Gradient descent for linear regression 现在我们来开...
COURSERA机器学习笔记——单变量线性回归
模型表达(MODEL REPRESENTATION)以之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示: 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x 代表特征/输入变量 y 代表目标变量/输出变量 (x,y) 代表训练集中的实例 (x (i) ,y (i) ) 代表第 i 个观察实例 h 代表学习<em>算法</em>的解决方案或函数也称为假设
tensorflow单变量线性回归(一次函数拟合)
tensorflow<em>单变量</em><em>线性回归</em>(一次函数拟合)的jupyter笔记
机器学习笔记-第一章 单变量线性回归
作为机器学习的新手,斯坦福大学吴恩达教授的《机器学习》视频课程的确很能吸引入门者的兴趣,各个概念讲解的深入浅出。谨以此系列博客记录每一章最核心的知识点。第一章机器学习定义:在计算机上从数据中产生“模型”的<em>算法</em>,有了学习<em>算法</em>,我们把经验数据提供给它,它就能基于这些数据产生模型,在面对新的情况时,模型会给我们提供相应的判断。机器学习主要分为监督学习和非监督学习两大类:吴恩达教授的课程不仅阐述解释<em>算法</em>的定
[机器学习笔记] Note2--单变量线性回归
继续是机器学习课程的笔记,这节介绍的是<em>单变量</em><em>线性回归</em><em>算法</em>,<em>线性回归</em><em>算法</em>也是一个比较基础的<em>算法</em>。
机器学习——Python实战单变量线性回归
<em>单变量</em><em>线性回归</em>的实战 本文主要进行用Python<em>单变量</em><em>线性回归</em>的一个入门实战。 讲在前面:进行机器学习,首先要对使用Python进行数据分析非常熟悉,因为机器学习要与数据作斗争,当然用Matlab也可以进行机器学习中的运算,对于我个人我还是比较喜欢用Python。话不多说,开始吧! 问题简述 您将使用一个用于预测食品卡车利润的变量。假设你是餐厅特许经营,并正在考虑在不同的城市开设一个新的出口。这个...
斯坦福机器学习笔记-单变量线性回归
斯坦福机器学习笔记-<em>单变量</em><em>线性回归</em> 本节通过房价预测问题来学习第一个学习<em>算法</em><em>线性回归</em><em>算法</em> 基本概念 监督式学习-回归 监督式学习:由于对于数据样本来说,都包含与之对应的正确答案,故为监督式学习 回归:预测值为连续值,故为回归问题 训练集 首先明确几个数学符号, 如下图所示 m:表示训练集样本数目 x′sx′sx's表示输入向量,也叫输入特征, 比如本例房价预测问...
单变量线性回归梯度下降ipynb代码
<em>单变量</em><em>线性回归</em>梯度下降ipynb代码,根据Andrew课程的资料和数据码的<em>算法</em>代码
纯Python3.5实现单变量线性回归
python3.5纯生代码实现<em>单变量</em><em>线性回归</em>预测直线y=mx+b,不调用机器学习第三方库,仅调用numpy实现矩阵向量运算以及matplotlib实现画图。参数更新方法为梯度下降法。
单变量线性回归梯度下降原始数据集
Andrew<em>线性回归</em><em>算法</em>的原始数据集 ,有相应的ipynb训练代码
机器学习-coursera exercise1-单变量线性回归
Exercise1-<em>线性回归</em>问题 一、<em>单变量</em>的<em>线性回归</em> 问题描述:你是一个老板,现在你手上存在一个ex1data1.txt的文件,这个文件里面存在两列,第一列是城市人口,第二列是这个城市的利润,你需要从这些数据中找到谁能成为下一个发展的城市! (1)可视化操作——绘制散点图(scatter plot) %step1:在主函数ex1.m里面获取ex1data1.txt里面的数据,并保存在
python单变量线性回归手动实现
机器学习其实就是在学习模型的参数,最近学习吴恩达老师的机器学习视频,看完<em>线性回归</em>,自己用python手动实现了一下,整理一下写出来,希望可以帮到大家。 一、代码和数据获取 https://download.csdn.net/download/zpf123456789zpf/11223526 二、结果展示 三、分析 上图一散乱的数据,有两个参数beta0和beta2,初...
机器学习-线性回归算法单变量)Linear Regression with One Variable
1 <em>线性回归</em><em>算法</em> http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题。更进一步来说,在监督...
单变量线性回归模型算法
【写在前面的话】大概一年前看过Andrew老师的机器学习课程,受益良多。今年在用机器学习分类的时候,发现很多机器学习基础知识都已经忘得一干二净,对自己很是无语。因此,作者打算重新温习一篇Andrew老师的机器学习课程,并用博客来记录每一节课程的知识要点,加油吧!   机器学习模型:                                          如上图,机器学习可...
机器学习代码分析之一线性回归
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小白的机器学习学习笔记(二)----单变量线性回归
注意:由于本章讨论<em>单变量</em><em>线性回归</em>,因此输入只有x一个数,输出只有y,线性函数为y=kx+b的形式 1、训练集与测试集: 我们前面说了学习<em>算法</em>就是用来处理一大堆数据的,那数据集就可以分成训练集和测试集,我们将训练集样本数据传给学习<em>算法</em>,学习<em>算法</em>会得出一个假设函数h,输入x,通过h,我们会得到一个输出h(x),当然由于<em>线性回归</em>是监督学习的一种,意味着每个数据样本都是(x,y)的这种二元组形式,我们...
单变量线性回归_吴恩达_机器学习笔记
<em>单变量</em><em>线性回归</em>_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...
吴恩达机器学习笔记之单变量线性回归
模型表示(Model Representation) 在监督学习中有一个数据集,我们把它称之为训练集(Training Set)。 h(x)在这里表示hypothesis,这是机器学习的术语,不用太在意名称。 代价函数(Cost Function) 代价函数使我们用来评估h(x)准确度的一个函数, 代价函数也叫平方误差函数,或者叫做平方误差代价函数,前面除以2的原因是为了后面梯度下降的...
Andrew NG 机器学习 笔记-week1-单变量线性回归
Introduction Welcome What is Machine Learning Grew out of work in AI(机器学习源于人工智能领域) New capacity for computers(ML 已经发展成为计算机的一项新能力) Examples:(机器学习应用实例) Database mining Large datasets from g
SparkML实战之一线性回归
package class8import org.apache.log4j.{Logger, Level} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.regression.{LinearRegr
机器学习之一线性回归
1、<em>线性回归</em>的原理 <em>线性回归</em>类似拟合出一条广义直线最佳匹配训练集中的所有数据,一般用最小二乘法求解。它指的是拟合出的广义直线代表的真实值和观测到的数据的误差的平方和最小的一条直线。最小二乘法将最优问题转化为函数求极值问题。 数学形式: y=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxn,y⊂Ry= \theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_n
Andrew Ng机器学习之二 单变量线性回归
模型表示Ng视频中举了一个房价的例子,即房屋面积x和售价y之间的一个数据集: 面积(x) 价格(y) 2104 460 1416 232 1534 315 852 178 … …   此处定义: mm: 训练样本的个数,上表中可见的m = 3 x(i)x^{(i)}: 第ii个输入变量/特征,在多输入变量中x(i)x^{(i)}代表一组输入
Coursera ML笔记 --- week1:单变量线性回归+梯度下降法
2017/3/7week1 supervise learing 监督学习分为两类:分类和回归 分类是将输入变量(feature/attribute)映射成为离散的输出结果,回归是将输入变量映射成为连续的输出结果2017/3/8 cost function cost fuction 就是squared error function ,如果把y看作是一个变量的话,那就squared
NG-机器学习总结-第二章:单变量线性回归
<em>线性回归</em> 概念 模型:    相量方式可写成:    代价函数   这里代价函数也叫损失函数(loss function),它用来表示函数拟合训练样本点的好坏。定义为:      其中Y是真实值,f(x)是我们给定的输出函数。一般情况下代价函数使用均方误差作为函数体针对大多数问题(特别是回归任务)进行性能度量,如下图:      损失函数越小,就代表模型拟合的越好。那是不是我们的目标就只是让los...
机器学习-1编程之单变量线性回归
Coursera机器学习笔记1-<em>单变量</em><em>线性回归</em> Coursera机器学习笔记1-<em>单变量</em><em>线性回归</em> 一 理论 1 训练集 2 基本定义 21 假设函数 补充 关于假设函数的向量表示 22 损失函数平方误差函数 3 梯度下降<em>算法</em> 4 推导过程 5 可编程的theta更新过程 二 核心代码说明 1 11 逐行说明 三 全部代码 1 全部代码 附录 参考文献 ...
机器学习python实现(一):单变量线性回归(数据)
ex1data1.txt 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 5.7107,3.25...
代码实现简单线性回归(单变量) 任务二
1. 使用自己生成数据(代码实现) function GenerRand_Linear( a,num ) %y=ax,生成num个随机数 Xbuf=zeros(num,1); Ybuf=zeros(num,1); for i=1:num Xbuf(i,1)=10*rand(); %随机生成0-10之间的数字 Ybuf(i,1)=a*X...
Andrew Ng 机器学习 chapter 2 单变量线性回归
Andrew Ng 机器学习 chapter 2 <em>单变量</em><em>线性回归</em> linear regression with one variable cost function 当Thera有多个元素时,可以把整个代价函数看成类似于contour plots(像碗状结构一样),相当于求函数最低点。 gradient descent 包括两个步骤: 设置初始值 更改初始值,寻找代价函数的最小值 需...
MachineLearning(吴恩达) 2.单变量线性回归
代价函数及简化版 <em>线性回归</em>的目标函数(参数θ_0 = 0 , 简化版) <em>线性回归</em>的代价函数 梯度下降法 在计算其他情况时,只能算出局部最优解。 <em>线性回归</em>的<em>算法</em> <em>线性回归</em>的模型是个凸函数,用梯度下降法可算出全局最优解。 迭代计算,当偏导等于0时即为目标函数。 ...
梯度下降-单变量线性回归-理论+代码+解释
用梯度下降实现<em>线性回归</em> y = mx + b 其中m是线性函数的斜率(Slope of the line),b是偏置(bias) 数据集:Swedish Insurance Dataset 代价函数/损失函数 Cost Function [J]= (1/2n) * sum((y_hat-y)^2) 其中:n为输入数据点的总个数 y_hat:使用从梯度下降获得的“m”和“b”值的y...
吴恩达机器学习--学习笔记:单变量线性回归
第二章:<em>单变量</em><em>线性回归</em> 本章主要通过<em>单变量</em><em>线性回归</em><em>算法</em>的例子,阐述了机器学习的原理了,以及<em>算法</em>实现过程;其中涉及的概念有:假设函数 、代价函数、目标函数、梯度下降等概念;本章以房屋价格问题为案例,进行学习;再次明确下我们的<em>算法</em>目的:找到一个函数,能够很好的计算出房价与面积的关系;按照机器学习的定义:这里的任务T是根据面积计算房价,经验E是已知的样本数据-房价与面积,性能测定P是计算结果与真实价格...
代码实现简单线性回归(单变量),房价预测
背景说明:房价预测,x为房屋面积与户型,y为房屋售价 import numpy as np x=[[1,10,1],[1,20,1],[1,30,1],[1,30,2],[1,70,3],[1,70,2]] x=np.mat(x) print(x) print(x[1]) print(x.T[1])#取单个x特征 y=[0.8,1.2,2.2,2.5,5.5,5.2] h=lambda th0,t...
打卡学习第五天:单变量线性回归 模型描述
第一个学习<em>算法</em>:<em>线性回归</em> m =训练样本的数量 x=输入变量/特征 y=输出变量/预测的目标变量 (x,y)——一个训练样本 (x1,y1)——样本的第多少行 房价数据集——学习<em>算法</em>——输出一个函数h(假设函数:把房子大小作为输入变量x,试着输出房价即输出变量y) 有了一些自变量、因变量的数据,拿一个数学函数Model(模型)去拟合(适配)这些数据,以便之后能根据这个模型,在自...
《吴恩达机器学习》2 单变量线性回归
前言 现在我们来学习Machine Learning的第一个<em>算法</em><em>线性回归</em>(linear regression),废话不多说,先来看看以下这个例子 上面是上一章节介绍的预测房价的模型,横坐标是Size(feet2),纵坐标是Price,那么我们怎么根据上面的样本拟合出我们想要的模型(上面品红色的直线)?我们都知道线性方程的公式是这样的f(x) = wx + b,其中的w是斜率,b是截距,那么怎么取...
CS229学习笔记(1)引言、单变量线性回归
1、基本术语 数据集 比如 (形状=’卷曲’,颜色=’黑色’,硬度=‘柔软’),( 形状=‘…’ 颜色=‘…’,硬度=’…’ )代表头发的一个数据集,里面每个数据都是这种。 示例 其中的每一条数据代表每一条数据一样,就好比 人类和我一样,人类是一个大类,而我是具体的人类(说不是的出门右转-_-)。 属性 上面数据集的 形状、颜色、硬度等等都是属性( attribute)或者说特征( ...
【斯坦福大学-机器学习】2.单变量线性回归(一)
Author:kevinelstri DateTime:2017/3/151、模型选择(<em>线性回归</em><em>算法</em>)案例:       预测住房价格 说明:       这就是一个回归问题,通过对住房价格数据集进行拟合成一条直线,来对一定大小的房屋进行价格预测,当房子的大小为1250平方尺时,房屋的价格大约是220,000美元,这就是一个监督学习<em>算法</em>。方法:       在监督学习中,这个数据集称为训练集
【斯坦福大学-机器学习】2.单变量线性回归(二)
【斯坦福大学-机器学习】2.<em>单变量</em><em>线性回归</em>(二)Author:kevinelstri DateTime:2017/3/155、梯度下降      梯度下降是一个用来求函数最小值的<em>算法</em>,下面将使用梯度下降<em>算法</em>来求出代价函数 J(θ0\theta_0,θ1\theta_1) 最小值。       梯度下降背后的思想是:开始时我们随机选择一个参数的组合(θ0\theta_0,θ1\theta_1,⋯
吴恩达机器学习 第二章 单变量线性回归
本文中所有的图片均来自 网易云课堂 - 吴恩达机器学习 的视频截图。 课时6 模型描述 假设你的朋友在北京有一套100平的房子要卖,你可以利用一组北京的已知房子大小和房价的数据进行模型拟合,这样子就可以预测一个数值。这个问题属于 监督学习,因为我们事先知道了不同大小的房子对应的房价是多少。同时,这个问题也属于 回归,因为我们预测的房价是一个连续性的输出。另一种常用的监督学习方式 分类,其预测的输出...
之杰的机器学习笔记:2.单变量线性回归
现在我们开始讨论监督学习中的回归问题,这里我们从最简单的例子开始。 我们不妨可以思考一个非常理想化的问题:假设有一棵小树苗,当我们给它浇水时它会生长,如果营养足够可以认为浇水量x和树苗的高度h服从一定的线性关系。也就是说,如果我们浇水x升树苗会长高θx米,那么浇水2x升的话树苗就会长高2θx米...这听上去非常理想,事实上树苗的生长仍受到自然环境的影响。 上述问题的简单之处主要体现在两点:...
吴恩达机器学习 - 单变量线性回归习题
题目链接:点击打开链接 这篇博客只是实现了<em>单变量</em><em>线性回归</em>,多变量的内容在下一篇博客中展现。 首先表述下文符号的含义 m = 训练样本的数量 x = 输入变量/特征 y = 输出变量/目标变量 (x,y) = 训练样本 $(x^{(i)},y^{(i)})$ = 第i个样本 首先展示几个学到的公式: 1.假设函数 hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1xh_{θ}(x)=θ_...
机器学习笔记(2)-----单变量线性回归之代价函数
<em>线性回归</em>: 表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。 <em>线性回归</em>可以分为<em>单变量</em><em>线性回归</em>(Linear Regression with One Variable)以及多变量<em>线性回归</em>(Linear Regression with Multiple Variables)。在此主要了解<em>单变量</em><em>线性回归</em>。 以ng课程的房屋交易问题为例:  假设给定一批已知的房子大小和价格的对应...
TensorFlow实战1:实现单变量线性回归
TensorFlow之实现<em>单变量</em><em>线性回归</em>
Tensor flow小案例——01单变量线性回归
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #源数据 #从1到10,分为100等分 data_x = np.linspace(1, 10, 100) #噪音,使数据更加真实,均值为0,标准差为1.5 noise = np.random.normal(0, 1.5, data_x.sha...
吴恩达机器学习之单变量线性回归笔记
1.假设函数:即假设模型,比如线性函数 2.代价函数:最小化函数 3.梯度下降:分2部分,学习率和导数。当趋近局部最优时,导数值逐渐下降,如果学习率不变,梯度下降步长也逐渐减小 4.凸函数:局部最优,即是全局最优。如<em>线性回归</em>的代价函数就是凸函数 5.Batch Gradient descend:梯度下降过程,即迭代更新参数过程中,每一步迭代使用所有的训练集数据 <em>线性回归</em>模型及梯度下降求解<em>算法</em>原理...
单变量梯度下降法 求线性回归拟合参数
推荐博客: https://blog.csdn.net/winone361/article/details/88786513 https://blog.csdn.net/wyl1813240346/article/details/78366390 https://blog.csdn.net/winone361/article/details/88787256 梯度下降法,又称最速下降法。1...
第二章 单变量线性回归(linear regression with one variable)
课时6 模型描述 回归问题是预测一个具体的数值输出。另一种常见的监督学习是分类学习,预测离散值的输出。 m表示训练样本的数目 x表示输入特征 y表示目标变量 (x,y)表示一个训练样本 (x(i),y(i))表示第i个训练样本 h表示假设函数,根据x预测y。 课时789 代价函数 课时10 梯度下降 思路:给θ0,θ1初值,不断改变θ0,θ1的大小使代价函数J(θ0,θ1)减小,直到最小...
(二)Deep Learning笔记:单变量线性回归1
模型描述以Portland市房价预测为例,我们的数据集和表示符号如图所示:监督学习<em>算法</em>是怎么工作的:我们会提供一个训练集,学习<em>算法</em>的任务是给出一个函数h(假设函数),h(x)把房子的尺寸作为输入x,并试着输出房子的预测价格y值。如何表示h(x)?假设h(x)是一个线性函数,可以表示为:上图中的h(x)是一个线性函数,并且只有一个变量,是<em>单变量</em><em>线性回归</em>问题。代价函数(一)上节已建立了假设函数的模型,...
【吴恩达机器学习】第二章 单变量线性回归
模型描述 我们知道机器学习可以分为监督学习和无监督学习,简单来讲监督学习就是每个样本都有正确的答案,而无监督学习没有。 监督学习又包括了回归问题和分类问题,回归问题就是预测一个具体数值的输出,分类问题就是预测离散值的输出 <em>线性回归</em>解决的是最小化问题,接下来我们要学的代价函数和梯度下降函数就为我们提供的是我们要最小化什么以及如何最小化。 代价函数 cost function <em>线性回归</em>是要预测一个具...
单变量线性回归(梯度下降、正规方程组法)
假设函数: 参数 :   代价函数: (关于为什么是除以2m而不是m,应该是为了后续求导方便。实际上无论除以几都并不影响结果,就好像  在x=0处取得最小值,而  也在x=0处取得最小值一样) 目标函数: 接下来就是最小化目标函数,这里采用梯度下降法。       梯度下降法,举一个简单的例子,一个人站在山顶,朝四周望去,找出最佳下山方向,朝着该方向行走一小段距离,接着以此为起点,再次...
线性回归算法
本文总结了<em>线性回归</em><em>算法</em>里用到的一些微积分知识,接着根据最小均方差推导出梯度下降<em>算法</em>以及优化后的随机梯度下降<em>算法</em>。微积分基本运<em>算法</em>则 法则一:对 y(x)=cxny(x)=cx^n ,其针对 x 的偏导数为 ∂∂xf(x)=cnxn−1\frac{\partial}{\partial x}f(x)=cnx^{n-1} 法则二:常数的微分为 0 法则三:偏导数可以穿透累加器,即 ∂∂x0∑i=0nF(x
Visual C++ 5 ActiveX编程指南 及 源码 part1下载
Visual C++ 5 ActiveX编程指南 及 源码,分为part1, part2,都下载了解压. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zxstudys/2383517?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zxstudys/2383517?utm_source=bbsseo[/url]
asp.net验证提示美化效果代码(页面继承BasePage)下载
前段时间做了个ymPrompt提示效果的验证控件,ymPrompt是弹出提示的。弹出提示会增加无畏的鼠标点击动作。前段时间看到园里有位高手写了个纯css+js的一个效果,我把它和asp.net验证控件结合起来,用这位高手写的效果做为asp.net难控件的提示效果. 和以前写的比这次写的使用起来方便,只要每个页面继承BasePage就可以了,其中Validator文件夹是必需的文件夹。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/ljdir/2800683?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ljdir/2800683?utm_source=bbsseo[/url]
jquery-1.6.2下载
jQuery由美国人John Resig创建,至今已吸引了来自世界各地的众多javascript高手加入其team,包括来自德国的Jörn Zaefferer,罗马尼亚的Stefan Petre等等。jQuery是继prototype之后又一个优秀的Javascrīpt框架。其宗旨是——WRITE LESS,DO MORE,写更少的代码,做更多的事情。它是轻量级的js库(压缩后只有21k) ,这是其它的js库所不及的,它兼容CSS3,还兼容各种浏览器 (IE 6.0+, FF 1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+)。jQuery是一个快速的,简洁的javaScript库, 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/cqxylsf123/3467314?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/cqxylsf123/3467314?utm_source=bbsseo[/url]
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