我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，
例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(

吴恩达机器学习笔记8-多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)--多维特征的更多相关文章

  1. 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.

  2. 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 ...

  3. 机器学习 (二) 多变量线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

    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 ...

  4. 机器学习（三）--------多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

    机器学习(三)--------多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 同样是预测房价问题  如果有多个特征值 那么这种情况下  假设h表示 ...

  5. Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  6. 机器学习第4课：多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

    4.1  多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn).

  7. 斯坦福机器学习视频笔记 Week2 多元线性回归 Linear Regression with Multiple Variables

    相比于week1中讨论的单变量的线性回归,多元线性回归更具有一般性,应用范围也更大,更贴近实际. Multiple Features 上面就是接上次的例子,将房价预测问题进行扩充,添加多个特征(fea ...

  8. python实现多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

    本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为( x1,x2,..., ...

  9. 斯坦福第四课：多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

    4.1  多维特征 4.2  多变量梯度下降 4.3  梯度下降法实践 1-特征缩放 4.4  梯度下降法实践 2-学习率 4.5  特征和多项式回归 4.6  正规方程 4.7  正规方程及不可逆性 ...

随机推荐

  1. vue 打包后本地先自己启动服务 anywhere 非常好用

    :)nodejs服务器Anywhere Anywhere是一个随启随用的静态服务器,它可以随时随地将你的当前目录变成一个静态文件服务器的根目录. 一,安装node 在nodejs官网下载,安装后打开c ...

  2. 利用Crosstool-ng制作交叉编译工具链

    1.什么是crosstool-ng crosstool-ng,全称是crosstool Next Generation,即下一代crosstool,即crosstool的升级版.那么什么是crosst ...

  3. H5端密码控件自动化测试

    最近在做H5端UI自动化测试,其中遇到了一个棘手问题就是密码控件,因为密码控件的按钮每次都是随机不一样的,没法固定去点击输入密码.密码的输入框是div不是input,所以没法用send_keys()这 ...

  4. 堆&栈的理解（转）

    (摘自:http://www.cnblogs.com/likwo/archive/2010/12/20/1911026.html) C++中堆和栈的理解 内存分配方面: 堆: 操作系统有一个记录空闲内 ...

  5. mr微博内容推荐

        第一次迭代 1 package com.laoxiao.mr.weibo; import java.io.StringReader; import org.apache.commons.lan ...

  6. MySQL 导入导出数据

    导入数据 1. 使用 MySQl Workbench 界面操作 导入 csv JSON 格式文件 2 使用 load data 命令 load data 命令官网教程 https://dev.mysq ...

  7. odoo8 元素简介

    一:模型module: 1. 字段类型 (1)可控字段: fileds.char() fileds.Boolean() fileds.Date() (2)保留字段:(系统自动生成) id (Id) t ...

  8. EF + mysql 异常：Unable to load the specified metadata resource

    数据库连接字符串报错, <add name="xxxx" providerName="MySql.Data.MySqlClient" connection ...

  9. python3 tkinter添加图片和文本

    在前面一篇文章基础上,使用tkinter添加图片和文本.在开始之前,我们需要安装Pillow图片库. 一.Pillow的安装 1.方法一:需要下载exe文件,根据下面图片下载和安装       下载完 ...

  10. 将 Desktop Central 与帮助台和 OS Deployer 集成

    将 Desktop Central 与帮助台和 OS Deployer 集成 Desktop Central 可以与以下应用程序集成: 帮助台 OS Deployer Asset Explorer 与 ...