吴恩达机器学习【第四天】多元线性规划模型

文章目录

多元线性模型
找到满足假设的参数
- 梯度下降法
- - 单纯的公式推导
  - 特征放缩
  - 学习率的判断和选择
- 正规方程
- 两种方法的比较

多元线性模型

这一节的内容可以看作是之前一元线性模型的提高，
其中要明白符号的意思 xj（i）表示第i个样本中的j指标\ x_j^{（i）} 表示第 i 个样本中的j指标 xj（i）表示第i个样本中的j指标

找到满足假设的参数

梯度下降法

单纯的公式推导

特征放缩

如果对于数据 x1和x2\ x_1和x_2 x1和x2，来说，如果数量级别相差很大的话，就需要对数据进行特征放缩，使得梯度下降计算更为简单。【比如下面 x1和x2\ x_1和x_2 x1和x2的数量级就相差很大。】

B.It speeds up gradient descent by making it require fewer iterations to get to a good solution.

加快了梯度下降，通过更少的迭代来达到一个好的结果

可以对x1和x2\ x_1和x_2 x1和x2进行处理

学习率的判断和选择

学习率太大的情况：

学习率太小的情况：

正规方程

需要补上x0\ x_0 x0

记住这条公式

两种方法的比较

如果数据量小于一万的话,选择正规方程.【复杂度较高，低于一万可以忽略】
如果数据量大于一万的话,选择梯度下降方程.[有学习率(需要判断,麻烦)、需要多次迭代]

吴恩达机器学习【第四天】多元线性规划模型相关推荐

python分类预测降低准确率_python实现吴恩达机器学习练习3（多元分类器和神经网络）...
Programming Exercise 3: Multi-class Classification and Neural Networks 吴恩达机器学习教程练习3,练习数据是5000个手写数字(0 ...
【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记（十二）
目录大规模学习小批量梯度下降在线学习数据并行应用举例人工合成数据上限分析总结大规模学习现在机器学习的性能比过去的好,其中一个原因就是现在拥有大量的数据. 而且其中一种获得高性能机器 ...
吴恩达机器学习（二）多元线性回归（假设、代价、梯度、特征缩放、多项式）
目录 0. 前言 1. 假设函数(Hypothesis) 2. 代价函数(Cost Function) 3. 梯度下降(Gradient Descent) 4. 特征缩放(Feature Scalin ...
吴恩达机器学习（四）逻辑回归（二分类与多分类）
目录 0. 前言 1. 假设函数(Hypothesis) 2. 决策边界(Decision Boundary) 3. 代价函数(Cost Funciton) 4. 梯度下降(Gradient Desc ...
【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记（五）
目录机器学习诊断一.无超参数时对假设进行评估二.有超参数时对假设进行评估三.过拟合还是欠拟合四.增加还是减小正则化参数λ 五.应该获取更多的数据样本吗总结一下实现算法的推荐方法数据偏差 ...
【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记（十）
目录异常点检测高斯分布异常点检测和监督学习选择特征多元高斯分布使用多元高斯分布的异常点检测算法原始模型VS.多元高斯分布的模型编程异常点检测假如有一个关于飞机引擎的数据集,而且这些 ...
【深度之眼吴恩达机器学习第四期】笔记（一）
目录第一章:什么是机器学习第二章:线性回归模型第三章:矩阵运算第四章:多变量线性回归正规方程第五章:操作第一章:什么是机器学习机器学习主要分为监督学习(我们教计算机如何学习)和无监督学 ...
西瓜书+实战+吴恩达机器学习（四）监督学习之线性回归 Linear Regression
文章目录 0. 前言 1. 线性回归参数求解方法 2. 线性回归正则化 2.1. 岭回归 2.2. LASSO 3. 局部加权线性回归 4. 广义线性模型如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注 ...
吴恩达机器学习（九）多元梯度下降法演练
文章目录 1.特征缩放 2.学习率 1.特征缩放现有一个机器学习的问题,这个问题有多个特征,如果确保这些特征都处在一个相近的范围,即确保不同特征的取值在相近的范围内,这样梯度下降法就能更快地收敛 ...
吴恩达机器学习（八）多元梯度下降
文章目录 1.多特征量的线性回归 2.多元梯度下降法 1.多特征量的线性回归开始讨论一种新的线性回归的版本,这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况. 假设我们不仅有房屋面积作为预测房屋价格的一种特 ...