4-2 4-3 4-4 Gradient Descent for Multiple Variables
多變量線性迴歸問題——梯度下降算法 流程同第二章裏單變量所講一致； 區別在於變量對應的係數增多，需要求得偏導數增多； 梯度下降算法Tricks ① Feature Scaling：多個變量（也可稱爲特徵）的數量級能接近 similar scale 例如【0，1】【-1，1】區間 Mean Normalization：xi由xi-ui替代 ② Learning Rate 確保梯度下降算法工作正確
相關文章
- 1. Linear Regression with multiple variables - Gradient descent in practice I: Feature Scaling
- 2. Linear Ragression with multiple variables
- 3. Gradient descent
- 4. LESS-39-40-41-42-43-44-45
- 5. Proximal Gradient Descent for L1 Regularization
- 6. Batch Gradient Descent vs Mini-Batch Gradient Descent vs Stochastic gradient descent
- 7. （2）Linear Regression with Multiple Variables
- 8. Machine Learning Andrew Ng -4. Linear Regression with multiple variables
- 9. Optimization Method -- Gradient Descent with Momentum Gradient Descent （轉）
- 10. Gradient Descent
- 更多相關文章...
- • Swift for 循環 - Swift 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Linear Regression with multiple variables - Gradient descent in practice I: Feature Scaling
- 2. Linear Ragression with multiple variables
- 3. Gradient descent
- 4. LESS-39-40-41-42-43-44-45
- 5. Proximal Gradient Descent for L1 Regularization
- 6. Batch Gradient Descent vs Mini-Batch Gradient Descent vs Stochastic gradient descent
- 7. （2）Linear Regression with Multiple Variables
- 8. Machine Learning Andrew Ng -4. Linear Regression with multiple variables
- 9. Optimization Method -- Gradient Descent with Momentum Gradient Descent （轉）
- 10. Gradient Descent