2017年3月15日
机器学习公开课笔记第二周，线性回归的梯度下降法
摘要： 一，梯度下降法Gradient Decent 当我们以线性回归的模型来拟合我们的数据集时，我们如何来确定假设函数的参数值呢？ 首先我们以两个参数为例，即Hθ(x) = θ0 + θ1X，也就是一个一次函数，而代价函数，我们为了尽量拟合数据集，也就是选择合适的θ0（截距）， θ1(斜率)使代价函数J( 阅读全文
posted @ 2017-03-15 21:10 蚀 阅读(792) 评论(0) 推荐(0) 编辑