线性回归:找到最合适的一条线来最好的拟合我们的数据点。

hθ(x) = θixiTx    θ被称之为权重参数    θ0为拟合参数

对每个样本yiTxi + εi    误差ε是独立并且具有相同的分布,并且服从均值为0且方差为θ2的高斯分布。

 

2018.4.23-ml笔记(线性回归、梯度下降)的更多相关文章

  1. [笔记]线性回归&梯度下降

    一.总述 线性回归算法属于监督学习的一种,主要用于模型为连续函数的数值预测. 过程总得来说就是初步建模后,通过训练集合确定模型参数,得到最终预测函数,此时输入自变量即可得到预测值. 二.基本过程 1. ...

  2. 线性回归 Linear regression(2)线性回归梯度下降中学习率的讨论

    这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题. 线性回归梯度下降中的学习率 上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求 ...

  3. 大叔学ML第一:梯度下降

    目录 原理 实践一:求\(y = x^2 - 4x + 1\)的最小值 实践二:求\(z = x^2 + y^2 + 5\)的最小值 问答时间 原理 梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法, ...

  4. 机器学习(1)之梯度下降(gradient descent)

    机器学习(1)之梯度下降(gradient descent) 题记:最近零碎的时间都在学习Andrew Ng的machine learning,因此就有了这些笔记. 梯度下降是线性回归的一种(Line ...

  5. Python实现——一元线性回归(梯度下降法)

    2019/3/25 一元线性回归--梯度下降/最小二乘法_又名:一两位小数点的悲剧_ 感觉这个才是真正的重头戏,毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式,而不是让计算机一步步去接近真相,而这个梯度下降就不一 ...

  6. ng机器学习视频笔记(一)——线性回归、代价函数、梯度下降基础

    ng机器学习视频笔记(一) --线性回归.代价函数.梯度下降基础 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是 ...

  7. 斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent

    最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更 ...

  8. Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 线性回归和梯度下降

    网易公开课,监督学习应用.梯度下降 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 线性回归(Linear Regression) 先看个 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

    梯度下降算法和线性回归算法比较如图: 对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即: 我们刚刚使用的算法,有时也称为批量梯度下降.实际上,在机器学习中,通常不太会给算法起名字 ...

  10. ML(附录1)——梯度下降

    梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以).在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的 ...

随机推荐

  1. 36. Valid Sudoku 判断九九有效的数独

    [抄题]: Determine if a 9x9 Sudoku board is valid. Only the filled cells need to be validated according ...

  2. Java之IO流总结

    IO流·Java流式输入/输出原理·Java流类的分类·输入/输出流类·常见的节点流和处理流·文件流·缓冲流·转换流·数据流·Print流·Object流 ①Java流式输入/输出原理         ...

  3. python3 安装 opencv (转)

    Python3支持pip方式自动安装第三方开发包,我们只要打开windows下面的命令行工具,输入如下命令: pip install opencv-python 安装最新的OpenCV3.3开发包 p ...

  4. 【Mybatis】MyBatis配置文件的使用(二)

    本例在[Mybatis]MyBatis快速入门(一)基础上继续学习XML映射配置文件 MyBatis 的配置文件包含了会深深影响 MyBatis 行为的设置(settings)和属性(properti ...

  5. 搭建repo服务器和上传源码

    https://blog.csdn.net/qq_28449863/article/details/79992191 https://blog.csdn.net/qq_28449863/article ...

  6. 前端之js

    简介:     JavaScript是运行在浏览器端的脚步语言,JavaScript主要解决的是前端与用户交互的问题,包括使用交互与数据交互,JavaScript是浏览器解释执行的 前端三大块    ...

  7. 深入理解linux关闭文件和删除文件

    背景介绍 最近看了linux系统编程(linux system programming)一书,结合深入理解linux内核(understanding the linux kernel)一书,深入理解了 ...

  8. 分享Pos函数(比FastPos还要快)

    ): Integer; ): Integer; 主要用途是搜索字符串中第n个Substr. 经过测试,这2个函数的速度比直接用Pos+Copy快好几倍(如果字符串够长,可能10几倍) 比Pos+Del ...

  9. Apache Drill - join HBase and RDBMs

    HBase作为Nosql的常用系统之一,在很多大数据应用/平台中广泛使用.例如通过Spark统计后将结果存放到HBase中.通常统计结果还需要进一步和元数据或者字典表关联从而得到最终结果显示,这意味着 ...

  10. liunx----配置搜狗输入法

    话不多说直接看步骤 * 系统版本: ubuntu 18.04.1 // 查看命令为: # cat /etc/issue 1. 先查看当前系统是否存在 fcitx 框架: # dpkg -l | gre ...