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asandstar
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2022年10月9日
吴恩达机器学习复习2:多重特征、多重变量的梯度下降、梯度下降实践Ⅰ:数据特征缩放、梯度下降实践Ⅱ:学习率、特征和多项式回归、正规方程法、向量化
摘要: 【多重特征】 多变量线性回归 可以有任何输入变量的等式的表示方法 假设 使用矩阵乘法的定义,我们的多变量假设功能可以被简洁地描述为 这是未来我们为训练例子的准备的假设函数的向量化 【多重变量的梯度下降】 假设 参数 代价函数 梯度下降的步骤 原来的算法(n=1) 反复做{ 角度0 = 原角度0-学习
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posted @ 2022-10-09 23:06 asandstar
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