ML Note Course 1 Week 2: Multiple Linear Regression
Univariate Linear Regression:fw,b=wx+bf_{w,b} = wx +bfw,b=wx+b
Multiple Linear Regression:
fw,b=w1x1+w2x2+...+wnxn+bf_{w,b} = w_1 x_1 + w_2 x_2 +...+ w_n x_n + b
fw,b=w1x1+w2x2+...+wnxn+b
Notations:
w⃗=[w1,w2,...,wn]\vec{w} = [w_1, w_2,..., w_n]w=[w1,w2,...,wn]
x⃗=[x1,x2,...,xn]\vec{x} = [x_1, x_2,..., x_n]x=[x1,x2,...,xn]
Vectorization(向量化):
fw⃗,b(x⃗)=w⃗⋅x⃗+bf_{\vec{w},b}(\vec{x}) = \vec{w} \cdot \vec{x} +b
fw,b(x)=w⋅x+b
1234# NumPy 向量w = np.array([1.0,2.5,-3.3])b = 4x = np.array ...
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