摘要: linear regression LMS(最小均方差算法) BGD vs SGD $$min J(\theta )=\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{m}\left ( h_{\theta}(x^{(i)}) y^{(i)} \right )^{2}$$ 当仅有一个样本时: $$\fr 阅读全文
posted @ 2017-02-26 22:01 fariver 阅读(344) 评论(0) 推荐(0) 编辑