题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵. function A = warmUpExercise() A = []; A = eye(5); end 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回归. 第1步:加载数据文件: data = load('ex1data1.txt'); X = data(:, 1); y = data(:, 2); m = length(y); % number of training examples % Plot Data % Not

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

原文地址 ? 传送门 线性回归 线性回归是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法.掌握线性的原理及求解方法,是深入了解线性回归的基本要求.除此之外,线性回归也是监督学习回归部分的基石. 线性回归介绍 在了解线性回归之前,我们得先了解分类和回归问题的区别. 首先,回归问题和分类问题一样,训练数据都包含标签,这也是监督学习的特点.而不同之处在于,分类问题预测的是类别,回归问题预测的是连续值. 例如,回归问题往往解决: 股票价格预测 房价预测 洪水水位线 上面列举的问题,我们需要预测的目标都不是类别,

本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下: 监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出"正确答案". 回归问题(Regression 'Problem'):根据之前的数据预测出一个准确的输出值 . 1.2 训练集 m=训练样本数量 x's=输入变量/特征量 y'

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,

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线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示: 在这种情况下,就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系,从而就可以根据房屋面积推测出房价. 线性回归模型 通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型.线性回归模型的函数一般写作为: 使用markdown不好描述数学公式,所以大家就讲究看吧 代价函数 通过线性回

线性回归算法,是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法. 1. 梯度下降法 线性回归可以使用最小二乘法,但是速度比较慢,因此一般使用梯度下降法(Gradient Descent),梯度下降法又分为批量梯度下降法(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent).批量梯度下降法每次迭代需要使用训练集里面的所有数据,当训练集数据量较大时,速度就很慢:随机梯度下降法每次迭代只需要一个

1.matplotlib 首先看一下这个静态图绘制模块 静态图形处理 数据分析三剑客 Numpy : 主要为了给pandas提供数据源 pandas : 更重要的数据结构 matplotlib : 静态图形处理 海滨城市温度分析案例 导包 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import

<Python3入门机器学习经典算法与应用> 章节第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2-5 和机器学习相关的“哲学”思考2-6 课程使用环境搭建第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib3-1 Jupy

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界 学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-seri

**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小,并且此时的参数值就是最佳参数值. 定义 假设存在一个代价函数 fun:\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取得最小值 梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法 \(\theta_{j}:=\theta_{j}-\a

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些