【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 2 习题—Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归

Gradient Descent for Multiple Variables

【1】多变量线性模型  代价函数

　　Answer：AB

 【2】Feature Scaling 特征缩放

　　　　Answer：D

 

  【3】学习速率 α

 

　　　　Answer： B，因为第一个比第二个下降的快。第三个上升说明α太大

 

【4】Mean Normalization

 

　　　　Answer：C

 【5】Normal Equation

 

  

 　　　　Answer：D

 

Linear Regression with Multiple Variables

【1】 特征缩放

 

 

　　　　Answer：

avg = (7921+5184+8836+4761)/4=6675.5

answer = (5184-(6675.5))/(8836-4761) = -0.37

【2】学习速率 α

 

 

　　　　Answer：B

 【3】Normal equation

 

　　　　Answer：C

【4】Gradient Descent 和 Normal Equation的对比

 

 　　　　Answer：D

 　　Answer：A

 【5】特征缩放

 

　　　　Answer：A

Octave Intuition

【1】Vectorlization 向量化

　　　　Answer： B

【2】

 

　　　　Answer：AB

【3】选择矩阵某几列

 

　　　　Answer：AB

【4】矩阵和向量相乘

　　　　Answer：A 。B选项 会提示 'Ax' undefined near line 1 column 1

【5】向量乘积

　　　　Answer：AB

 【6】矩阵运算

 

　　　　Answer：ABC。D选项  B = X * X，C才是每个元素平方