【Machine Learning】最近做的若干实验的总结

如果我们有如下训练数据,和如下假设：

训练数据 结论

X11,X12,X13,…X1n Y1

X21,X22,X23,…x2n Y2

…

Xm1,Xm2,Xm3,…Xmn Ym

假设H(Yi) =θ0+θ1*xi1+θ2*xi2+…θn*xin

需要通过训练数据得到一组（θ0, θ1,…θn）的系数数组。

当有新的数据需要预测时，只需要将新的数据和系数数组求内积即可。<(1,N1,N2,…Nn),（θ0, θ1,…θn）>，结果即为预测值。

采用LMS algorithm(least meansquares)

实验参见：http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6998517

参考文献:Andrew NG的machine learning <Supervised Learning Part I Linear Regression>

未完待续