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. 谈谈 ServerFul 架构

    我写了一篇文章 <自己实现一个线程池>  https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/9803935.html , 其实 不仅仅 是 线程池, 中间件 层 的 ...

  2. sql server紧急状态下登录脚本

    --打开xp_cmdshell功能  EXEC [sys].[sp_configure] @configname = 'xp_cmdshell', -- varchar(35)    @configv ...

  3. SpringBoot入门(0) HelloWorld的实现与原理分析

    SpringBoot(0) HelloWorld的实现与原理分析 一.环境准备 1.1 环境约束 –jdk1.8:Spring Boot 推荐jdk1.7及以上:java version “1.8.0 ...

  4. 3.STM32复位系统

    一.概念 复位: 使系统结束当前运行状态,重新开始运行,并根据复位种类,将系统的寄存器(特定的寄存器除外)恢复到默认状态. 二.复位的种类 1.系统复位 将除了系统后备区域寄存器(BKP)和时钟控制寄 ...

  5. OutOfMemoryError异常java内存泄漏（Memory Leak）和内存溢出（Memory Overflow）

    本篇文章理解源自于<深入理解java虚拟机>2.4章节 实战:OutOfMemoryError异常   在以下例子中,所有代码都可以抛出OutOfMemoryError异常,但是要区分到底 ...

  6. 2th Dec 2018

    北京的冬天越来越冷了,是那种钻进骨头里的冷.果,爸爸又走了.每次离开都格外的难受,这种感觉是加剧的,一次比一次强烈.走的时候,你一脸的不高兴,能感觉出来你的不开心,你勉强让爷爷从我怀里面接过去.3个半 ...

  7. GraphicsMagick命令

    [ convert | identify | mogrify | composite | montage | compare | display | animate | import | conjur ...

  8. 如何使用jQuery从字符串中删除最后一个字符

    如何使用jQuery从字符串中删除最后一个字符 1.string.slice(0,-1) 2.str.substring(0,str.length-1)

  9. Celery 异步任务 , 定时任务 , 周期任务 的芹菜

    1.什么是Celery?Celery 是芹菜Celery 是基于Python实现的模块, 用于执行异步定时周期任务的其结构的组成是由    1.用户任务 app    2.管道 broker 用于存储 ...

  10. Dubbo源码分析

    Dubbo源码分析1 Dubbo源码分析2 dubbo源码阅读:rpc请求处理流程(1) 架构设计:系统间通信(17)——服务治理与Dubbo 中篇(分析) 13. Dubbo原理解析-注册中心之Zo ...