标签:总结 吴恩达 梯度 教程 下降 多元 Octave 线性 Week2
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第二周的主要内容有两个部分:多元线性回归和Octave教程。
一、多元线性回归
1.基本模型
2.多元梯度下降
3.特征缩放
将每个特征的范围大约控制在[-1,1]
均值归一化:
4.学习率
如果太小,梯度下降将很慢。
如果太大,代价函数有可能不会随每次迭代减小,可能不能收敛。
以三倍的增加进行尝试,...,0.001,0.003,0.01, 0.03,0.1,0.3,1,.....
5.正规方程求解法
Octave:pinv(X' * X)*X' * y
6.梯度下降和正规方程法对比
当n过大时,更倾向于用梯度下降算法。
二、Octave教程(略)
标签:总结,吴恩达,梯度,教程,下降,多元,Octave,线性,Week2 来源: https://blog.csdn.net/cxzgood/article/details/120683576
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