自动预测保险理赔:用具体案例讲解机器学习之特征预处理

本文由北邮@ 爱可可 - 爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。  以下为译文: 机器学习:特征预处理 我正在参加Kaggle竞赛,这是预测问题的竞赛,问题表述如下:                 &nbs...

机器学习-梯度下降算法-特征缩放和学习速率选取

1. 特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候,会发现特征变量x,不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候,由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。 我们还是以房价预测为例子,我们使用2个特征。房子的尺寸(1~2000),房间的数量(1-5)。以这两个参数为横纵坐...

机器学习-线性回归-多维度特征变量

1. 假设函数 之前的几篇文章里面,我们都只是介绍了单维特征变量的线性回归模型,比如预测房价的时候,我们只用了房子的面积这个维度。 接下来我们会去研究多个维度的线性回归模型 还是从预测房价这个例子入手,假设我们现在不只是单纯的考虑房子的面积,还考虑了卧室的数量、楼层、房子年限等三个维数 得到了一个新...

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