BATCH梯度下降，单变量线性回归

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【Python】机器学习之单变量线性回归利用批量梯度下降找到合适的参数值

[Python]机器学习之单变量线性回归利用批量梯度下降找到合适的参数值本题目来自吴恩达机器学习视频. 题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,假设一开始θ0和θ1都是0,利用梯度下降的方法,找到合适的θ值,其中学习速率α=0.01,迭代轮次为1000轮上一个文章里,我们得出了CostFunction,即损失函数. 现在我们需…

[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法(取自百度百科). 例如:现在有一堆散乱的点,想找出一个一元一次方程来让这些点的分布误差最小(就是找出一条最合适的直线来贯穿这些点). 图中红色直线就是我们需要找的线.这条直线的表示为: y=ax+b.那么找出a.b这两个变量最合适的值就叫线性回归. 在图片中,蓝色的点用(xi,yi)来表示.m…

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 II 2.5 梯度下降 2.6 梯度下降的直观理解 2.7 梯度下降的线性回归 2.8 接下来的内容 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:…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归

Lecture2 Linear regression with one variable 单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 线性回归 Linear regression 2.1.2 单变量线性回归 Linear regression with one variable 2.2 代价函数 Cost Function 2.2.1 如何选择模型的参数 θ 2.2.2 建模误差 modeling error 2.2.3 平方误差代价函…

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(output variable/target variable). (x, y):一个训练样本 (x(i), y(i)):第i个训练样本 m:样本数目 2.机器学习的一般过程如图,机器学习算法通过学习训练集得出假设函数h(Hypothesis),然后接受输入x,输出y.假设函数h称为模型. 3.线性回归…

机器学习之单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）

1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始.这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格.在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数据集,如果你有一个朋友正想出售自己的房子,如果你朋友的房子是1250平方尺大小,你要告诉他们这房子能卖多少钱. 那么,你可以做的一件事就是构建一个模型,也许是条直线.从这个数据模型上来看,也许你可以告诉你的朋友,他大概…