单变量线性回归 (matlab)
多变量线性回归 (matlab)
基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 (matlab、python)
梯度上升法
改进的梯度上升法
matlab、python实现一个实例
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1 单变量线性回归
回归与分类的区别： 定量输出为回归，定性输出为分类。
一般的机器学习任务：
输入数据 —–> 模型(hypothesis : h(x)) —–> 输出数据。
在监督学习中，前后都知道，只有模型是我们需要学习的。
我们期望找到一个h(x) ，对于单变量 一般地：h(x)=θ0+θ1x (θ未知)
对于多变量：h(x)=θ0+θ1x1+....+θnxn (将会在第二节介绍)
目标：
找到合适的θ0 和θ1 ，对于给定的样本使 h(x) 尽可能的接近于真是值 y
相应的提出：代价函数： 所有训练样本的误差累积和：
J(θ0,θ1)=12m∑mi=1(hθ(x)−yi)2
注： 前面分目的
最后
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