暇人日記

アラフォーおっさんのコーセラの機械学習の課題を解こうと頑張っています!

Coursera Machine Learning Week2 課題 2周目⑧ -苦闘記憶- Costfunction/Gradient with multi

今回はLinear Regression with multiのCostfunction/Gradientに取り組みます。

 

f:id:omoshiroamericanews:20200110103526p:plain

 

まずは問題文を読んでみます。

 

f:id:omoshiroamericanews:20200110110843p:plain

 

なんと、Food Truckの予測と同じ式が使えると書いてあります。

 

↓がFood Truckの考え方でした。

 

f:id:omoshiroamericanews:20191228101917p:plain

 このときXを基にした予測値は

X X thetaでした。

ベクトルとしては X;97X2   と theta;2X1でした。

 

今回の家の値段予測ではXは47x3になっています。

thetaを3X1に設定すれば

X  X thetaで

47X3 かける 3X1 で47X1の予測値が得られ、Y;47X1と各々引き算できます。

 

なので

X X thetaはそのままでいいということになる、ということですね。

 

Gradientも同じなので、そのまま使えることになります。

 

Compute costもGradientもFood Truckと同じ式でオッケーでした。

 

家の価格予測は次の課題である適切なLearning Rate選びで行います。

 

今回はここまでです。次回頑張ります!