Monthly Archives: January 2016

Algoritma Turunan Gradien untuk Regresi Linear Multivariabel

Regresi Linear sangat penting untuk permasalahan prediksi dalam bidang kecerdasan buatan. Pada regresi linear biasa, kita hanya mempunyai satu variabel input, jika kita punya N variabel input dimana N>=1, misalkan kita hendak memprediksi harga rumah dengan input luas tanah dan jumlah kamar, maka kita punya 2 input (N=2).

kita bisa melatih model kita dengan regresi linear multivariabel, dengan N variabel, dengan m sampel.

repeat

{

    \[ \theta_j=\theta_j-\alpha \frac{1}{m}  \sum_{i=1}^m (h_\theta (x^{(i)} )-y^{(i)} )  x^{(i)} \]

}

lakukan secara bersamaan untuk satu fitur/input variabel sampai fungsi biaya berhasil diminimalkan.