吴恩达2022机器学习专项课程(一) 5.1 多元特征回归

问题预览/关键词

  1. 多元特征回归是什么?
  2. 多元特征回归的符号
  3. 多元特征回归的函数是?
  4. 函数简化版

笔记

1.多元特征回归

从单一的输入特征(如房子的大小)扩展到多个输入特征(如卧室数量、楼层、房龄)。

2.多元特征的符号

  • 右下角j:第几列输入特征。

  • n:表示输入特征的数量。例如图片里有4种输入特征,因此n=4。

  • x的向量:表示第i个训练样本的所有特征。例如i=2,训练样本为[1416,3,2,40]。

  • i表示第几行,j表示第几列:表示获取某个单独的训练样本i。

3.多元特征回归的函数

每增加一个输入特征x,就对应增加一个权重参数w。

4.函数简化

使用点积法。数学概念称为点积法,python中可以使用NumPy库向量化操作。两个向量(数组)对应位置的元素相乘,然后将所有乘积相加起来。

总结

多元特征回归是线性回归的一种,它由原来的一个输入特征变成多个输入特征,但是最终预测结果还是只有一个。我们可以使用点积法,来简化多元特征回归的函数表达形式。

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