机器学习笔记:线性规划,梯度下降
讲的非常好,还有相应的习题,课程能够在以下站点搜索到。
用公式表示就是:y = h(x)。
注意x表示一维向量,x={x1,x2,x3...}。这里的xi也就是特征(feature),h就是模型。
用J(θ)表示训练模型hθ计算出的结果和实际输出的差异:
反之要增大θi的值。
若迭代T次,那么复杂度就是O(T*m*n)
用公式表示就是:
一种方法是求得训练数据中每一个特征的均值mu,再求出标准差sig,将x = (x-mu)/sig,作为训练和预測的值。可是不用处理x0
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