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machine learning 之 导论 一元线性回归
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Echo_fy
2018-06-20
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整理自Andrew Ng的machine learning课程。 目录: 梯度下降算法 梯度下降算法的直观展示 线性回归中的梯度下降 前提: 线性回归模型 :$h(\theta_0,\theta_1)=\theta_0+\theta_1x$ 损失函数:$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^(i))-y^(i))^2$ 1、梯度下降算法 目的:求解出模型的参数 / estimate the parameters in the
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2018-06-20
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