线性回归算法 linear regression

对于线性回归模型，我们期望对于样本数据集，通过假设函数，得出目标值

代价函数

m在这里指的是训练样本的数量

所以我们的目的就是得出代价函数（平方误差代价函数）

θ0=0

先从简化的开始学习，将θ0=0开始分析：

在此之下我们可以从不同的x得到不同的hθ(x)，从而推断出最小的的Jθ1在于x=0位置

θ0!=0


此时得到的J(θ0, θ1)图像为：

最终找到目标的最小值

ANg-线性回归算法的更多相关文章

  1. scikit-learn 线性回归算法库小结

    scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输 ...

  2. 《BI那点儿事》Microsoft 线性回归算法

    Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如 ...

  3. [机器学习Lesson 2]代价函数之线性回归算法

    本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题 ...

  4. Spark机器学习(1)：线性回归算法

    线性回归算法,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. 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法(Grad ...

  5. 通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

    在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn ...

  6. 机器学习---用python实现最小二乘线性回归算法并用随机梯度下降法求解 （Machine Learning Least Squares Linear Regression Application SGD）

    在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践 ...

  7. 机器学习-线性回归算法（单变量）Linear Regression with One Variable

    1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归= ...

  8. 梯度下降算法&线性回归算法

    **机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值. 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \the ...

  9. 多元线性回归算法的python底层代码编写实现

    1.对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性. 2.多元回归 ...

  10. 多元线性回归算法python实现（非常经典）

    对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性.整体实现代码如下所 ...

随机推荐

  1. 【TensorFlow学习笔记 】name_socpe variable_scope

    [引言]TensorFlow中的命名域是非常重要的概念,涉及到参数共享,方便命名参数管理,定义图结构 本文主要介绍name_scope 和 variable_scope,slim包中的arg_scop ...

  2. C# Microsoft.Office不存在空间名称Interop和Excel

    在实际开发过程中,我们经常会对Excel表进行操作.相信大家都都已经很熟悉C#操作Excel的步骤:添加引用->COM->Microsoft Office Excel 11 Object. ...

  3. Chapter3：Qt5布局管理

    3.1分割窗口QSplitter类 QSplitter *splitterMain = new QSplitter(Qt::Horizontal,0); QTextEdit *textLeft = n ...

  4. MySql存储过程与函数详解

    存储过程和函数是在数据库中定义一些SQL语句的集合,然后直接调用这些存储过程和函数来执行已经定义好的SQL语句.存储过程和函数可以避免开发人员重复的编写相同的SQL语句.而且,存储过程和函数是在MyS ...

  5. Heartbeat+DRBD+MFS高可用

    Heartbeat+DRBD+MFS高可用. 前言:MFS系统简介 组件名称及作用 管理服务器(Managing Server)   简称Master Server 这个组件的角色是管理整个mfs文件 ...

  6. es6基础(5)--数值扩展

    { //Number.isFinite数字是有尽的 console.log(Number.isFinite(15));//true console.log(Number.isFinite(NaN)); ...

  7. 爬虫概念 requests模块

    requests模块 - 基于如下5点展开requests模块的学习 什么是requests模块 requests模块是python中原生的基于网络请求的模块,其主要作用是用来模拟浏览器发起请求.功能 ...

  8. is 和 == 区别,id() ,回顾编码,encode(),decode()

    1. is 和 == 区别 id()函数 == 判断两边的值 is 判断内存地址例 s = "alex 是 大 xx"# abc = id(s) # 得到内存地址# print(a ...

  9. SVG 学习<六> SVG的transform

    目录 SVG 学习<一>基础图形及线段 SVG 学习<二>进阶 SVG世界,视野,视窗 stroke属性 svg分组 SVG 学习<三>渐变 SVG 学习<四 ...

  10. Java base64 图片编码转换

    package com.test; import org.junit.Test; import sun.misc.BASE64Decoder; import sun.misc.BASE64Encode ...