學習 吳恩達--機器學習---正規方程--筆記

   在之前我們都是通過梯度下降法找到最佳的theta值，從而使得損失函數最小，但是正規方程則給出了一種完全不同的思路---直接計算出theta值，注：在octave中矩陣(X'*X)的逆用pinv(X'*X),在使用正規化方法時，不需要使用特徵縮放，但是在梯度下降法中特徵縮放還是很重要的。正規化方程給出的theta值的最優解就是pinv(X'*X)*X'*y 整理梯度下降法與正規方程的區別：梯度

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