Machine Learning:Computing Parameters Analytically
Normal Equation 梯度下降提供了一種最小化J的方法。現在我們要討論第二種方法，這是一種顯式地執行最小化而不借助迭代的算法。 在正規方程中，我們將通過明確地針對J取導數並將其置爲0，這使我們無需迭代即可找到最佳θ θ = ( X T X ) − 1 X T y θ=(X^{T}X)^{-1}X^{T}y θ=(XTX)−1XTy 正規方程不需要進行特徵縮放 梯度下降和正規方程的比較 梯
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