机器学习基石:09 Linear Regression】的更多相关文章

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…
Linear Regression with One Variable Model Representation Recall that in *regression problems*, we are taking input variables and trying to map the output onto a *continuous* expected result function. Linear regression with one variable is also known…
1. Multiple Features note:X0 is equal to 1 2. Feature Scaling Idea: make sure features are on a similiar scale, approximately a -1<Xi<1 range For example: x1 = size (0-2000 feet^2) max-min or standard deviation x2 = number of bedrooms(1-5) The conto…
1.Linear Regression with One variable Linear Regression is supervised learning algorithm, Because the data set is given a right answer for each example. And we are predicting real-valued output so it is a regression problem. Block Diagram: 2. Cost Fu…
编程作业有两个文件 1.machine-learning-live-scripts(此为脚本文件方便作业) 2.machine-learning-ex1(此为作业文件) 将这两个文件解压拖入matlab工作区内并将machine-learning-live-scripts内的ex1.mlx拖入到machine-learning-ex1\ex1中 在命令提示符区输入subimit命令,并填写邮箱与提交凭证来提交作业. 1.A simple MATLAB function 修改warmUpExerc…
一:单变量线性回归(Linear regression with one variable) 背景:在某城市开办饭馆,我们有这样的数据集ex1data1.txt,第一列代表某个城市的人口,第二列代表在该城市开办饭馆的利润. 我们将数据集显示在可视图,可以看出跟某个线性方程有关,而此数据只有单个变量(某城市人口),故接下来我们就使用单变量线性回归拟合出一条近似满足于上数据的直线. 1,单变量的脚本ex1.m: %% Machine Learning Online Class - Exercise…
线性回归假设: 代价函数------均方误差: 最小化样本内代价函数: 只有满秩方阵才有逆矩阵. 线性回归算法流程: 线性回归算法是隐式迭代的. 线性回归算法泛化可能的保证: 根据矩阵的迹的性质:trace(A+B)=trace(A)+trace(B), trace(I-H) =trace(IN*N)-trace(H) =N-trace(XX+) =N-trace(XTX(XTX)-1) =N-trace(I(d+1)*(d+1)) =N-(d+1), I-H这种转换的物理意义: 原来有一个有N…
线性回归假设: 代价函数------均方误差: 最小化样本内代价函数: 只有满秩方阵才有逆矩阵. 线性回归算法流程: 线性回归算法是隐式迭代的. 线性回归算法泛化可能的保证: 根据矩阵的迹的性质:trace(A+B)=trace(A)+trace(B), trace(I-H) =trace(IN*N)-trace(H) =N-trace(XX+) =N-trace(XTX(XTX)-1) =N-trace(I(d+1)*(d+1)) =N-(d+1), I-H这种转换的物理意义: 原来有一个有N…
机器学习就是让机器学会自动的找一个函数 学习图谱: 1.regression example appliation estimating the combat power(cp) of a pokemon after evolution. varibles:Xcp  ,Xs  ,Xhp  ,Xw  ,Xh model:              f(Xcp  ,Xs  ,Xhp  ,Xw  ,Xh)=y(cp after evolution) linear model :            …
线性回归假设 错误衡量/代价函数---均方误差 最小化样本内代价函数 只有满秩方阵才有逆矩阵 线性回归算法 线性回归算法是隐式迭代的 线性回归算法泛化可能的保证 线性分类是近似求解,线性回归是解析求解, 线性分类中使用0/1误差,线性回归中使用均方误差, 误差方面,线性分类小于线性回归, 但线性回归速度更快, 可以用线性回归的参数结果初始化线性分类参数值,减少迭代过程,加速求解.…