机器学习——单变量线性回归

机器学习之单变量线性回归

model representation模型表示

引言

 给定房屋面积和房屋价格的数据,然后以房屋面积为横坐标,房屋价格为纵坐标,绘制数据点。通过绘制曲线,获得房屋房价的模型,根据房屋面积获得房屋价格,这就是一个Regression Problem(回归问题)。

定义

 Regression指的是根据之前的数据预测出一个准确的输出值,即predict real_valued output。
 训练集符号表示:
  m =Number of training examples 共有m组房屋面积和价格数据
  x's = "input"variable / features    房屋面积
  y's = "output"variable /features   房屋价格
  (x,y)= one training example    一个训练样本

训练

 将数据集喂给学习算法,Learning Algorithm,输出函数为hh是一个从x到y的映射。
根据输入房屋面积x,通过函数h计算,得出房屋价格y。
![线性回归步骤]()
称如下式子
h(x) = θ0 +θ1x

Linear regression with one variable 或者 Univariate linear regression(单变量线性回归)

Cost Function代价函数

θi :模型参数,即一次函数
<center>h(x) = θ0 +θ1x</center>
Parameters:
<center>θ0,θ1 </center>

Cost Function代价函数:
<center>J(θ0,θ1)=Σ( h(x(i) )-y(i))2/(2 m)</center>
即平方误差损失函数square error function。
Goal目标:
<center>令J最小,求得θ0θ1</center>

Image placeholder
new9xgh
未设置
  93人点赞

没有讨论,发表一下自己的看法吧

推荐文章
Laravel 第五章学习——用户模型

数据库迁移  描述:迁移就像是数据库中的版本控制,除了基础功能以外还支持如:回滚/重置/更新等额外功能。  文件存放目录:database/migrations。  重要类:Migration所有自定

Laravel 第八章学习——中间件以及策略

中间件 Laravel中间件(Middleware)为我们提供了一种非常棒的过滤机制来过滤进入应用的HTTP请求,例如,当我们使用Auth中间件来验证用户的身份时,如果用户未通过身份验证,则Auth中

Laravel 第八章学习——邮件发送

账户激活一、如果我们需要在模型被创建之前进行一些设置,则可以通过监听 creating 方法来做到。该方法是由Eloquent模型触发的一个事件。事件是Laravel提供一种简单的监听器实现,我们可以

Laravel 第七章学习——会话管理

Laravel强大的用户认证机制(部分内容)一、Laravel提供的 Auth 的 attempt 方法可以让我们很方便的完成用户的身份认证操作:attempt 方法会接收一个数组来作为第一个参数,该

Laravel 第八章学习——中间件以及策略

中间件Laravel中间件(Middleware) 为我们提供了一种非常棒的过滤机制来过滤进入应用的HTTP请求,例如,当我们使用Auth中间件来验证用户的身份时,如果用户未通过身份验证,则Auth中

Python 教程-机器学习

Python有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库,这使得Python成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的Python包。

制定机器学习训练数据策略的6个技巧

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、解析和

2019机器学习框架之争:与Tensorflow竞争白热化,进击的PyTorch赢在哪里?

大数据文摘出品来源:thegradient编译:张大笔茹、曹培信、刘俊寰、牛婉扬、Andy2019年,机器学习框架之争进入了新阶段:PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家,PyTorch

从关系型数据库到分布式机器学习,揭秘腾讯大数据十年发展历程

大数据技术在过去10多年中极大改变了企业对数据的存储、处理和分析方式。如今,大数据技术逐渐成熟,涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、可视化、NOSQL、OLAP分析、机器学习等丰富领域。在未来,大数据技

TensorFlow技术主管Peter Wardan:机器学习的未来是小而美

大数据文摘授权转载自OReillyAIPeteWardan任谷歌TensorFlow移动和嵌入式团队的leader,在O’ReillyAIConference2019的Keynote演讲环节,他对机器

做机器学习项目数据不够?这里有5个不错的解决办法

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念,但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时,就会慢慢变得十分沮丧……不过,这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办

甜过初恋!浙大博士用200个西瓜130页论文,教你用机器学习科学挑瓜

大数据文摘出品作者:易琬玉刚刚送走了最热七月,转眼就迎来了最热八月。2019年是人类有气象纪录以来最热的几个年份之一,虽然这个夏天还没结束,但气象学家们已经有十足把握做出这个判断。为了应付热,人们想出

Adobe又逆天!不用机器学习,用13.5M软件把《长安十二时辰》变成水墨动画

大数据文摘出品作者:曹培信用过修图软件的同学们应该都知道,利用强大的GAN,已经可以实现一键转换照片风格的功能,比如将你拍的风景照转换成一副印象派的画作。现在,轻松转换视频风格的软件也诞生了!Secr

为什么IoT需要机器学习才能蓬勃发展?

人们一直在热烈讨论大数据和人工智能等技术的机遇和威胁,并对它们的未来表示担忧。与此同时,公司希望通过安装越来越多的传感器,来提高效率降低成本。然而,InData实验室的机器学习顾问表示,如果没有适当的

如何使用TensorFlow机器学习对图像进行分类?

本文将介绍如何使用迁移学习使用TensorFlow机器学习平台对图像进行分类。在机器学习环境中,迁移学习是一种技术,使我们能够重用已经训练的模型并将其用于另一个任务。图像分类是将图像作为输入并为其分配

一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南

机器学习模型的训练,通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说,对于映射的学习是通过优化某些成本函数,来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后,将其正式发布上线,再根据未来生

机器学习在高德用户反馈信息处理中的实践

1.背景作为国内领先的出行大数据公司,高德地图拥有众多的用户和合作厂商,这为高德带来了海量的出行数据,同时通过各个渠道,这些用户也在主动地为我们提供大量的反馈信息,这些信息是需要我们深入挖掘并作用于产

周鸿祎:360回归企业安全 携手安全生态打好网络攻坚战

8月19日,主题为“应对网络战、共建大生态、同筑大安全”的第七届互联网安全大会在北京雁栖湖国际会展中心隆重开幕,来自国内外的百余位专家共同讨论全球网络安全的最新形势,从战略、产业和技术等多个层面,探讨

第 10 节:复合类型-5. 指针 -- 指针与指针变量 7. 结构体指针变量

7.结构体指针变量我们前面定义了指针指向了数组,解决了数组引用传递的问题。那么指针是否可以指向结构体,也能够解决结构体引用传递的问题呢?完全可以。\ 下面我们先来看一下,结构体指针变量的定义:\\ 也

阿里云小蜜对话机器人背后的核心算法

0.对话系统简介 对话系统的一般架构如图: 图1:对话系统一般架构 这是我们所熟知的对话系统框架,这里面主要有:NLU自然语言理解,DM对话管理,NLG自然语言生成3个主要模块,DM里面有dialo

互联网是如何把“原始人”逼成“机器人”

【导读】互联网快速发展的这十多年,我们见证了企业软件架构的多次迭代和演变。初期阶段都使用JSP+Servlet,工程师感觉代码直接写在jsp页面上不优雅,也不方便调试。后续发展为JSP+Javabea

5分钟带你了解浪潮商用机器FP5466G2服务器

海量数据时代,传统的存储架构已经难以满足大规模高并发下系统稳定性,存储设备的弹性扩展和异构存储资源整合等诸多挑战。浪潮商用机器正是针对复杂而多样化的应用需求和大数据、人工智能等新兴应用场景,全新推出企

浪潮商用机器FP5466G2服务器评测报告

海量数据时代,传统的存储架构已经难以满足大规模高并发下系统稳定性,存储设备的弹性扩展和异构存储资源整合等诸多挑战。浪潮商用机器正是针对复杂而多样化的应用需求和大数据、人工智能等新兴应用场景,全新推出企

机器扭碎,强力消磁还能恢复!数据中心年年升级,废弃“云垃圾”让谷歌头大

大数据文摘出品作者:蔡婕、林安安、曹培信今年7月1日,《上海市生活垃圾管理条例》正式实施,它被称为“史上最严垃圾分类措施”。条例一出,这4种颜色的桶,就彻底改变了上海人民的生活。但是一种新型的垃圾——

与聊天机器人相比,87%的消费者更喜欢与人类进行互动

最近对人工智能进展的调查、研究、预测和其他定量评估发现:·企业领导者表示,聊天机器人平均增加了67%的销售额·超过60%的美国人认为政府和企业每天收集他们的数据·到2020年,全球只有14%的大型组织

{