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. AutoMapper 忽略某个字段

    以前要在定义中忽略 Mapper.CreateMap<Source, Destination>() .ForMember(dest => dest.SomeValuefff, opt ...

  2. chrome小书签-实用的小功能-javascript代码段

    1.打印页面的所有脚本引用文件及代码段: javascript:var scriptarray=document.getElementsByTagName("script");fo ...

  3. 配置GitHub的SSH key

    配置GitHub的SSH key 生成密钥对 打开git bash工具(Windows环境),Linux则直接打开命令行,执行下面的命令生成密钥文件 ssh-Keygen -t rsa -C &quo ...

  4. JS的深浅拷贝

    项目中根据各种需求或多或少会需要用到拷贝,通过查询整理之后今天简单的记录一下. 我们可以利用 slice.concat 返回一个新数组的特性可以实现数组的拷贝. var arr = ['a', 1, ...

  5. day 2：计算机的基础知识,编程语言分类

    本节内容 1,计算机的容量 2,编程语言介绍1,计算机的容量 1位 = 1bit 8bit = 1byte = 1字节 1024bytes = 1k bytes = 1KB 1024个 1024KB ...

  6. 密码与安全新技术专题之AI与密码

    20189217 2018-2019-2 <密码与安全新技术专题>第五周作业 课程:<密码与安全新技术专题> 班级: 1892 姓名: 李熹桥 学号:20189214 上课教师 ...

  7. require.js模块化

    require.js简单来说就是把js代码分装模块化了 模块化 模块就是实现特定功能的一组方法.只要把不同的函数(以及记录状态的变量)简单地放在一起,就算是一个模块. 我拿一个运动框架来解释一下req ...

  8. Mybatis中的CDATA标签

    术语 CDATA 指的是不应由 XML 解析器进行解析的文本数据(Unparsed Character Data). 在 XML 元素中,"<" 和 "&& ...

  9. 第八周助教工作总结——NWNU李泓毅

    1.助教博客链接: https://www.cnblogs.com/NWNU-LHY/ 2.作业要求博客链接: http://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/10687492 ...

  10. easyUI dialog打开对话框，显示列表数据，选取一条数据操作后赋值给父窗口 resultMap声明为全局，生成getset方法

    <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8" ...