机器学习入门 线性回归及梯度下降
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程,是我无意中发现的。教程不仅零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,还时不时有内涵段子,像看小说一样,哈哈~我正在学习中,觉得太牛了,所以分享给大家!点这里可以跳转到教程
(1)线性回归的定义
(2)单变量线性回归
(6)多变量线性回归
举个实际的例子: 我们想要根据房子的大小,预测房子的价格,给定如下数据集: 根据以上的数据集画在图上,如下图所示:
我们需要根据这些点拟合出一条直线,使得cost Function最小;
|
比如给定数据集(1,1)、(2,2)、(3,3) |
举个实际的例子,
有两个Feature:
(1)size,取值范围0~2000;
(2)#bedroom,取值范围0~5;
则通过feature scaling后,
|
midterm exam | (midterm exam) | final exam |
89 | 7921 | 96 |
72 | 5184 | 74 |
94 | 8836 | 87 |
69 | 4761 | 78 |
x | y |
3 | 4 |
2 | 1 |
4 | 3 |
0 | 1 |
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