【Machine Learning】最近做的若干实验的总结

如果我们有如下训练数据,和如下假设:

训练数据         结论

X11,X12,X13,…X1n    Y1

X21,X22,X23,…x2n   Y2

Xm1,Xm2,Xm3,…Xmn  Ym

假设H(Yi) =θ01*xi12*xi2+…θn*xin

需要通过训练数据得到一组(θ0, θ1,θn)的系数数组。

当有新的数据需要预测时,只需要将新的数据和系数数组求内积即可。<(1,N1,N2,…Nn),(θ0, θ1,θn)>,结果即为预测值。 

采用LMS algorithm(least meansquares)

实验参见:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6998517

参考文献:Andrew NG的machine learning  <Supervised Learning Part I Linear Regression>

未完待续

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