本篇讲述以下内容：单变量线性回归代价函数梯度下降单变量线性回归回顾上节，在回归问题中，我们给定输入变量，试图映射到连续预期结果函数上从而得到输出。单变量线性回归就是从一个输入值预测一个输出值。输入/输出的对应关系就是一个线性函数。下面是一个根据房屋面积预测房屋价格的例子。假设有一个数据集，我们称作训练集，数据集包括房屋面积和房屋价格数据。x：表示输入变量，也叫特征变量。y：表示输出变量，也叫目标变
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2023-09-26 13:33:50
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## 理解单变量线性回归及其实现
单变量线性回归是机器学习中的基础算法之一，主要用于预测一个数值型变量与单个自变量之间的关系。本文将向刚入行的小白详细介绍如何实现一个单变量线性回归模型，包括整体流程和每一步的代码示例。
### 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将其流程分为几个步骤，使用表格来展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-31 12:03:12
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机器学习单变量线性回归是一种简单但强大的算法，用于在一个自变量的基础上预测因变量（目标值）。这种回归模型的核心在于找到能够最佳拟合观察数据的一条直线，以便进行预测。
## 背景描述
在进入机器学习的世界时，线性回归是最基础的一步。理解单变量线性回归的流程能帮助我们全面掌握更复杂的机器学习模型。
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据预处理]
使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤：（1）准备数据 （2）构建模型 （3）模型训练 （4）进行预测单变量线性方程可以表示为： y = w * x + b项目：通过生成人工数据集，随机生成一个近似采样随机分布，使得w=2.0， b=1， 并加入一个噪声，噪声的最大振幅为0.4（文末附完整代码）第一步 生成人工数据集import numpy as np
import matplotl
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2024-02-22 18:09:25
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本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降，先来看一下原数据长什么样？原数据ex1data1.txt有两列数据，第一列是自变量(x)，第二列为因变量(y)，都是连续性变量，维度是97*2，（如果你需要数据可以去三行科创微信公众号交流群要）首先，我们要对数据进行初探式的探索。探索性分析绘制出因变量和自变量的散点图，观察散点图呈现主要关系是符合什么模式？%matplotlib inli
原创
2022-04-08 17:55:58
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https://www.toutiao.com/a6687424871514767880/1 模型描述让我们以预测住房价格的例子开始：首先要使用一个数据集，数据集包含不同房屋尺寸所售出的价格，根据数据集画出我的图表。比方说，如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉...
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2019-05-08 08:29:12
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本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降
原创
2021-06-04 14:26:33
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文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
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2023-11-26 11:17:54
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1. 线性回归： 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量（特征值）与因变量（目标值）之间进行建模的回归分析1.1. 线性关系二维：直线关系三维：特征， 目标值， 平面当中1.2. 线性关系定义单个特征
y = kx + b 加b是为了对于单个特征的情况更加通用多个特征y = k1房子面积 + k2房子位置 + b1.3. 线性模型
f(x) = w1 * x1 + w2 * x2
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2023-11-26 11:39:12
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第一章讲述了基本的机器学习的概念以及分类，这里从单变量的线性回归入手，吴恩达讲解了机器学习中的几个重要因素，如模型、损失函数、优化方法等首先以房价预测入手：房子的面积每平米的房价210446014162321534315852178其中：
m 为 样本的数量x 是样本的特征y 是预测的值
\((x,y)\) 就是一条样本数据
\(({ x }^{ (i) },{ y }^{ (i) })\) 是
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2018-07-10 18:25:00
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单变量线性回归问题
1.变量定义
设置单变量X，预测函数为
2.代价函数（平方误差函数）
代价函数是关于θ0和θ1的函数，代价函数图像上的一个点对应一个预测函数h(x)，代价函数是来衡量对于不同的θ0和θ1赋值，而导致的预测值与实际值之间的误差大小。
线性回归问题就是找到使得代价函数最小的θ0和θ1的值，从而得到相应的预测函数h
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2021-07-31 12:30:22
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本课程是中国大学慕课《机器学习》的“线性回归”章节的课后代
原创
2022-10-12 20:33:19
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给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。
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2021-06-11 11:28:19
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给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。 1 多维特征 既然是多变量线性回归，那么肯定是存在多个变量或者多个特征的情况啦。就拿之前研究的线性回归来说，只有
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2021-06-11 11:51:00
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一：多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对
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2020-04-27 21:23:00
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文章目录1 Model Represention2 Cost Function3 Gradient Decent4 Gradient Decent for regression的代码实现1 Model Represention2 Cost Function3 Gradient Decent4 Gradient Decent for regression的代码实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef error_
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2021-06-10 17:03:13
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简单线性回归（单变量实现）1.自动生成数据： 这里我们使用make_regression生成回归模型数据。几个关键参数有n_samples（生成样本数）， n_features（样本特征数），noise（样本随机噪音）和coef（是否返回回归系数）。例子代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inl
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2024-04-04 09:38:42
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