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上传时间: 2021-02-24
详细说明：本文来自于CSDN，介绍了机器学习算法Python实现的逻辑回归、BP神经网络、K-Means聚类算法以及多元高斯分布等相关知识。其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码：注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0)代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中α为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降
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