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吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归

本节目录：

  • 多维特征
  • 多变量梯度下降
  • 特征缩放
  • 学习率
  • 正规方程

1.多维特征
含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…xn），
比如对房价模型增加多个特征
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第1张图片
这里，n代表特征的数量，
x(i)代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第2张图片
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第3张图片
2 多变量梯度下降

多变量线性回归中，代价函数是所有建模误差的平方和，即：
在这里插入图片描述
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第4张图片
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第5张图片
我们开始随机选择一系列参数值，计算所有预测结果，再给所有参数一个新值，如此循环直到收敛。
3 特征缩放
面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯
度下降算法更快地收敛。
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第6张图片
在这里插入图片描述
4.学习率
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5 特征和多项式回归
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6 正规方程
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吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第10张图片
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第11张图片
吴恩达机器学习笔记二之多变量线性回归_第12张图片

更多内容详情及代码请见：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

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