面积与房价 训练集 （Training Set）

Size       Price

2104       460

852         178

。。。。。。

m代表训练集中实例的数量
x代表输入变量

y代表输出变量

（x，y）代表训练集中的实例

h代表方案或者假设        h =  a x + b

输入变量输入给h  得到输出结果

因为只有一个特征   所以是单变量线性回归问题

a b就是代价参数    求ab就是建模    ab算完和实际的差距叫建模误差

寻找ab平方和最小点  就是代价函数  也叫平方误差函数

这就是代价函数了   在两个参数下  真实值与求出的值的差的平方和  除以2m    其实就是求误差的平均数

而最接近真实值的两个参数  就是使这个表达式最小

求出这两个参数

可以把两个参数作为坐标轴   表达式的值作为高度   画等高线图   便于理解    就是求高度最低点

而求参数所用到的方法叫做 梯度下降算法

先初始化这个参数  然后每一次更新他   就是减去 α乘以J函数的导数   α叫做学习速率    随着越来越接近最小点   导数将接近为0    所以这个减去的值也将越来越小   直到找到最小点

由此得到了梯度下降的线性回归方程

用这个方程就是找到拟合面积房价的模型参数

机器学习（二）--------单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)的更多相关文章

  1. 吴恩达机器学习(二) 单变量线性回归(Linear Regression with one variable)

    一.模型表示 1.一些术语 如下图,房价预测.训练集给出了房屋面积和价格,下面介绍一些术语: x:输入变量或输入特征(input variable/features). y:输出变量或目标变量(out ...

  2. 机器学习 (一) 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable

    文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang的个人笔 ...

  3. Ng第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1  模型表示 2.2  代价函数 2.3  代价函数的直观理解 2.4  梯度下降 2.5  梯度下 ...

  4. 斯坦福第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1  模型表示 2.2  代价函数 2.3  代价函数的直观理解 I 2.4  代价函数的直观理解 I ...

  5. [Machine Learning] 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) - 线性回归-代价函数-梯度下降法-学习率

    单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 什么是线性回归?线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方 ...

  6. Coursera《machine learning》--（2）单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation ...

  7. 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)与代价函数

    所谓的单变量线性回归问题就是监督学习的一部分. 通过构建数学模型给出一个相对准确的数值,也就是预测模型,通过将数据通过数学模型,衍生至回归问题 通过以下的几个例子,我们来研究单变量线性回归. 1.王阿 ...

  8. 机器学习第2课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    2.1  模型表示 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 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记1-单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

    在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集.

随机推荐

  1. 给大厨写的R数据分析代码

    ###************************************** 新老客户统计 ***************************************### dachu &l ...

  2. [C++/Python] 如何在C++中使用一个Python类? (Use Python-defined class in C++)

    最近在做基于OpenCV的车牌识别, 其中需要用到深度学习的一些代码(Python), 所以一开始的时候开发语言选择了Python(祸患之源). 固然现在Python的速度不算太慢, 但你一定要用Py ...

  3. 全面理解Java内存模型(JMM)及volatile关键字

    [版权申明]未经博主同意,谢绝转载!(请尊重原创,博主保留追究权) http://blog.csdn.net/javazejian/article/details/72772461 出自[zejian ...

  4. 第六届蓝桥杯省赛 java三羊献瑞

    将文字看作一个个变量.根据一开始确定的文字的值进行暴力循环. 三羊献瑞 观察下面的加法算式: 祥 瑞 生 辉 + 三 羊 献 瑞------------------- 三 羊 生 瑞 气 (如果有对齐 ...

  5. [转]C#程序性能优化

    C#程序性能优化 1.显式注册的EvenHandler要显式注销以避免内存泄漏 将一个成员方法注册到某个对象的事件会造成后者持有前者的引用.在事件注销之前,前者不会被垃圾回收.   private v ...

  6. 1、minimum-depth-of-binary-tree

    题目描述 Given a binary tree, find its minimum depth.The minimum depth is the number of nodes along the ...

  7. iframe-父子-兄弟页面相互传值(jq和js两种方法)

    参考文章: http://blog.csdn.net/u013299635/article/details/78773207 http://www.cnblogs.com/xyicheng/archi ...

  8. Java笔记Spring（一）

    一.Spring框架 源码地址:https://github.com/spring-projects/spring-framework 构建工具:Gradle,Gradle教程:https://www ...

  9. Getting started - RN1

    0. down yarn https://yarnpkg.com 1. Expo Cli 此环境用于开发或学习之用. (1)install npm install -g expo-cli (2) us ...

  10. 系统变量之System.getenv()和System.getProperty()

    Java提供了System类的静态方法getenv()和getProperty()用于返回系统相关的变量与属性,getenv方法返回的变量大多于系统相关,getProperty方法返回的变量大多与ja ...