吳恩達機器學習作業——ex1(Python)

用梯度下降法處理一元線性迴歸問題 其實多元也一樣，就是再加m組樣本的一個特徵。 特徵歸一化的重要性 一開始的時候忘記了歸一化，運行出來的結果是這樣的 代價函數根本不收斂呀，什麼鬼。 突然想起，忘了正規化，加上後，世界都美好了許多。 步長因子選擇的重要性 很直接的它會影響收斂快慢，這裏不做贅述了，講一下步長因子的選擇吧。…0.03，0.1，0.3，1…慢慢試吧。 預測 只一點要注意，預測時別忘了把給

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