2018年9月12日
吴恩达机器学习笔记一_单变量线性回归
摘要： 单变量线性回归 纲要 代价函数 梯度下降算法 全局最优与局部最优 代价函数 函数定义： $$ J(\theta_0,\theta_1,...)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{n}(h_\theta(x^{(i)}) y^{(i)})^{2} $$ 代价函数是为了寻找假设函数$h(\ 阅读全文
posted @ 2018-09-12 15:22 Wunsam_Chan 阅读(154) 评论(0) 推荐(0) 编辑