機器學習 線性迴歸

梯度下降實現線性迴歸 求導 最終算法: 多變量線性迴歸 基礎知識 n 代表特徵數量 x(i) x ( i ) 代表第i個訓練實例,是特徵矩陣中的第i行,是一個向量(vector) x(i)j x j ( i ) 代表特徵矩陣中第i行的第j個特徵,也就是第i個訓練實例的第j個特徵. 多變量假設模型 hθ(x) h θ ( x ) 也可以用向量表示爲 代價函數爲 優化目標 多項式迴歸* 線性迴歸並不適

>>阅读原文<<