吴恩达编程作业线性回归
时间: 2023-05-23 20:02:26 浏览: 139
可以使用Octave或Matlab编写吴恩达编程作业中的线性回归代码。其中输入数据应该放在矩阵X中,每个样本的特征应该是一行,对应的标签放在向量y中。然后,使用梯度下降算法来最小化代价函数,并更新Theta参数。最后,使用训练好的参数Theta来预测新的数据。
相关问题
吴恩达机器学习作业线性回归
吴恩达的机器学习课程中的作业中有一个关于线性回归的部分。在这个作业中,你将实现一个线性回归模型来预测房屋的价格。具体而言,你需要完成以下几个任务:
1. 设计一个代价函数,用于衡量预测值和实际值之间的误差。
2. 使用梯度下降算法来最小化代价函数,从而找到最优的模型参数。
3. 实现梯度下降算法的更新规则,以便在每次迭代中更新模型参数。
4. 使用训练集上的数据拟合模型,从而得到最优的模型参数。
5. 使用测试集来评估模型的性能,计算预测值和实际值之间的误差。
通过完成这些任务,你将学习如何使用线性回归模型来进行预测,并了解梯度下降算法的原理和应用。这将为你进一步深入学习机器学习奠定基础。
吴恩达机器学习线性回归的实验目的
吴恩达机器学习课程中线性回归的实验目的是让学生掌握以下内容:
1. 理解线性回归的基本概念和原理;
2. 熟悉使用 Octave(或 MATLAB)进行数据处理和可视化;
3. 掌握使用梯度下降算法求解线性回归的参数;
4. 理解过拟合和欠拟合现象,并学会如何使用正则化来避免过拟合;
5. 学会如何评估模型的性能和调整模型的参数。
通过这些实验,学生可以深入理解线性回归的原理和实现细节,并在实践中掌握机器学习的基本流程和技巧。