吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（下）
7 线性回归的梯度下降回顾下之前所学即梯度下降算法线性回归模型线性假设平方差代价函数当具体应用于线性回归的情况时，可以导出梯度下降方程的新形式我们可以替换我们的实际成本函数和我们的实际假设函数，并将等式修改为：repeat until convergence: {θ0:=θ1:=}θ0−α1m∑i=...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（中）
5 梯度下降 - Gradient Descent对于假设函数，我们有一种方法可以衡量它与数据的匹配度现在我们需要估计假设函数中的参数。这就是梯度下降使用到的地方。想象一下，我们根据其字段θ0和θ1绘制我们的假设函数（实际上我们将成本函数绘制为参数估计函数）我们不是绘制x和y本身，而是我们的假设函数...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归（上）
Model and Cost Function1 模型概述 - Model RepresentationTo establish notation for future use, we’ll usex(i) denote the “input” variables (living area in t...
吴恩达机器学习 Coursera 笔记(二) - 单变量线性回归
Model and Cost Function 1 模型概述 - Model Representation To establish notation for future use, we’ll use x(i) the “input” variables (living area in this ...
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