本书《吴恩达标记：机器学习线性回归练习题与解答》提供了针对线性回归模型的一系列实践问题及详细解析，旨在帮助读者深入理解并掌握这一基础而关键的机器学习技术。
在本资源中，我们主要关注的是吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程中的线性回归部分。吴恩达是斯坦福大学计算机科学教授，也是Coursera在线教育平台的联合创始人，在机器学习领域有着深厚的理论基础和实践经验。线性回归是机器学习中最基本且重要的算法之一，它用于建立输入变量与输出变量之间的线性关系模型。
本练习中使用的工具为Octave编程语言，这是一种开源环境，常被用作数据分析和数值计算，并且在功能上类似于MATLAB。
练习题通常包括以下几个关键步骤：
1. **数据预处理**：这一步涉及导入数据、清洗数据（例如处理缺失值、异常值等）以及可能的特征缩放。使用`load`函数来加载数据，并用`whos`查看文件中的变量和矩阵信息。
2. **可视化数据**：通过调用Octave提供的绘图功能，如`plot`函数，在二维平面上展示数据点，以帮助理解数据分布及潜在的线性趋势。
3. **计算成本函数（Cost Function）**：对于线性回归而言，常用的代价函数是均方误差（Mean Squared Error, MSE），它度量了模型预测值与实际观测值之间的差异。在Octave中定义一个自定义函数来实现这一功能。
4. **梯度下降算法（Gradient Descent）**：这是一种优化方法，用于最小化成本函数以找到最优参数。需要编写循环迭代更新这些参数，在每次迭代时沿着损失函数的负梯度方向移动。
5. **预测函数（Prediction Function）**：当模型训练完成后，可以使用该模型对新的输入数据进行预测。这通常涉及简单的矩阵运算。
6. **评估模型性能**：通过特定指标如R²分数等来衡量模型的表现如何，在训练集上的表现尤其重要。
在练习文件夹`machine-learning-ex1`中会包含以下关键文件：
- `ex1.m`: 主脚本，指导完成整个线性回归练习。
- `ex1data1.txt`: 实际的数据集，包括房屋面积和价格信息。
- `linearRegCostFunction.m`: 定义成本函数的代码实现。
- `linearRegGradientDescent.m`: 梯度下降算法的具体实施方法。
- `normX.m`: 用于计算特征向量规范化的方法。
- `plotBestFit.m`: 绘制最佳拟合线的功能模块。
- `predict.m`: 预测函数的定义。
通过这些文件，你可以逐步实践和理解线性回归的基本原理及其在解决实际问题中的应用。记得不断调试优化代码以提升模型性能。
5星
