# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

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

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示 参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

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 2.4  梯度下降 2.5  梯度下降的直观理解 2.6  梯度下降的线性回归 2.7  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: 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m                代表训练集中实例的数量 x          

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:

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

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

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据 适合定序数据和定距数据 适合定序数据和定距数据 适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y)是一个训练样例, (x(i),y(i))是第 i个训练样例. 1.2 假设函数 使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假设函数(Hypothesis Function), 如下图所示. 在房价的例子中,假设函数就是一个房价关于房子面积的函数.有了这个假设函数之后, 给定一个房子的面积

  单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)¶ In [54]: #初始化工作 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # This is a bit of magic to make matplotlib figures appear inline in the notebook # rather than in a new window. %matplot

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的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 1.  单变量线性回归 Linear Regression with One Variable  1. 代价函数Cost Function  在单变量线性回归中,已知有一个训练集有一些关于$x$.$y$的数据(如×所示),当我们的预测值$h(x)$

[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

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=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题.更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集. 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: mm代表训练集

sas单变量的特征分析 大炮,我有个烦恼,我领导最近老叫我单变量结合因变量分析,但是都是分段分析,我总是写proc sql然后group by ,但是这个过程好无聊啊,有木有什么新的代码,让我可以分析的快点啊. 最近写了个宏,刚好可以解决你这个问题,在上代码之前,先来个结果图 詹大炮 这个结果对于分析来说是不好的,因为这个结果没啥实际意义,说白了就是跟因变量没关系,但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用,我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的. 代码: %macro ChcAnalysi

所谓的单变量线性回归问题就是监督学习的一部分. 通过构建数学模型给出一个相对准确的数值,也就是预测模型,通过将数据通过数学模型,衍生至回归问题 通过以下的几个例子,我们来研究单变量线性回归. 1.王阿姨由于刚来本地时间不久,对本地海鲜市场螃蟹的价格并不了解,所以王阿姨的儿子为王阿姨建立了单变量线性回归的数学模型 从这张图片来看,王阿姨所需要的螃蟹价格回归模型明显和准确的显示出当地价格的数学模型. 2.某学校为当地同学买球鞋,各地价格不一样,所以采用了线性回归的办法来估测同学们此次卖运动鞋所化的费

单变量重命名 b = rename(b,c(target="flag")) 单变量删除    b = b[,names(b)!='age'] 或者 b[,"age"] = NULL

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y); %

面积与房价 训练集 (Training Set) Size       Price 2104       460 852         178 ...... m代表训练集中实例的数量x代表输入变量 y代表输出变量 (x,y)代表训练集中的实例 h代表方案或者假设        h =  a x + b 输入变量输入给h  得到输出结果 因为只有一个特征   所以是单变量线性回归问题 a b就是代价参数    求ab就是建模    ab算完和实际的差距叫建模误差 寻找ab平方和最小点  就是代价

方法不唯一 单变量正态检验主要的话包括以下这些 shapiro.test();#Shapiro-Wilk检验 library("nortest"); lillie.test() #Kolmogorov-Smirnov检验 ad.test() #Anderson-Darling正态性检验 cvm.test() #Cramer-von Mises正态性检验 pearson.test() #Pearson卡方正态性检验 sf.test() #Shapiro-Francia正态性检验

[Python]机器学习之单变量线性回归 利用正规方程找到合适的参数值 本次作业来自吴恩达机器学习. 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,求最合适的θ0和θ1,利用Normal Equation 即正规方程式 计算方法: θ = (XT * X)-1 * XT * Y 所以写出函数 def normalEquation(X,Y): re

--多项式回归模型 --单变量多项式模型 --多变量多项式模型 rm(list = ls()) library(openxlsx) library(leaps) #单变量多项式模型# data = read.xlsx("table7-1.xlsx") head(data) plot(data$f,data$mw) attach(data) new_data = as.data.frame(cbind(mw,f,f**2,f**3)) names(new_data) = c("