Andrew Ng机器学习笔记week2 多变量线性回归
来源:互联网 发布:java重写hashcode方法 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 01:08
第二周主要是多特征的线性回归知识点:
一、multiple features(variables)-多变量
预测值:
二、Gradient descent for multiple variables
1、Feature Scaling
需要把各个特征取值转化到统一范围内,比如一个特征取值范围0~100000,另一个特征取值范围0~10,那就没有可比性了。
2、Learning rate - -α
三、Features and polynomial regression(特征和多项式回归)
四、Normal equation(标准方程)
Gradient Descent VS Normal Equation
阅读全文
0 0
- Andrew NG 机器学习 笔记-week2-多变量线性回归
- Andrew Ng机器学习笔记week2 多变量线性回归
- Andrew Ng机器学习之三 多变量线性回归
- Andrew Ng机器学习笔记(二):多变量线性回归
- 【机器学习】Andrew Ng——04多变量线性回归
- Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式)
- 机器学习 Machine Learning(by Andrew Ng)----第三章 多变量线性回归(Linear Regression with multiple variable)
- week2 多变量线性回归
- 机器学习笔记week2(Andrew NG)
- Coursera机器学习 week2 多变量线性回归 编程作业代码
- 【机器学习】coursera学习笔记(三) 多变量线性回归
- coursera ML笔记 ----week2 多变量的线性回归
- [机器学习笔记] Note3--多变量线性回归
- COURSERA机器学习笔记——多变量线性回归
- 机器学习笔记-第二章 多变量线性回归
- 机器学习笔记(四) 多变量线性回归
- 机器学习:多变量线性回归
- 机器学习课程笔记-andrew ng 多参数线性回归
- springboot(十):邮件服务
- 镜像、克隆、快照的区别?
- Tomcat classloader
- 【第九周】项目3-利用二叉树遍历思想解决问题(2)
- 5cifar100数据集的读取-5.4将CIFAR10上的卷积网络用于CIFAR100数据集
- Andrew Ng机器学习笔记week2 多变量线性回归
- BAT软件开发岗位面试题汇总
- 3.10 Box UVA1587
- 如何解决Databinding和Dagger冲突
- XML序列化
- springboot(十一):Spring boot中mongodb的使用
- 第11周项目2
- 学习mysql自定义函数
- ARP那点事,以有永恒之蓝