Multiple LinearRegression
多变量线性回归 Multiple Variable Linear Regression 扩展我们的回归模型以支持多特征 扩展数据结构以支持多特征 重写预测、代价和梯度的相关程序以支持多特征 使用 NumPy 的 np.dot 函数对实现进行向量化处理，以提高速度和简化代码 使用以下工具： NumPy
Train the model with gradient descent
Gradient Descent for Linear Regression 线性回归的梯度下降法 使用梯度下降法自动优化 w 和 b 的过程。 import math, copy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.styl
Regression Modelled
Model Representation 在本次实验中，您学到了以下内容： 线性回归建立一个模型，用于在特征和目标之间建立关系 在下述示例中，特征(feature)是房屋面积，目标(target)是房屋价格 对于简单的线性回归，模型具有两个参数 (权重)w 和 (偏置)b，其值是通过训练数据进行“拟
Unsupervised Learning
UnsupervisedLearning Supervised Learning: Learn from data labeled with the "right answers". 从带有“正确答案”的有标签数据中进行学习。 Unsupervised Learning: Find somethin
Supervised Learning
Supervised Learning 在 监督学习 中，目标是学习从输入（X）到输出（Y）的映射。数学上表示为： X \rightarrow Y 其中： ( X ) 表示输入数据， ( Y ) 表示带有标签的输出数据，或称为“真实值”。 模型通过在训练期间被提供每个输入的 正确答案 来进行学习。这