文件名称:
梯度下降原理及代码实现,以及正规方程解法+二者的比较
开发工具:
文件大小: 69kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：梯度下降法是机器学习算法更新模型参数的常用的方法之一。
相关概念
梯度 : 表示某一函数在一点处变化率最快的方向向量(可理解为这点的导数/偏导数)
样本 : 实际观测到的数据集，包括输入和输出(本文的样本数量用 m 表述,元素下标 i 表示)
特征 : 样本的输入(本文的特征数量用 n 表示,元素下标 j 表示)
假设函数 : 用来拟合样本的函数，记为 $ h_θ(X) (θ 为参数向量, X 为特征向量)$
代价函数 : 用于评估模型拟合的程度，训练的目标是最小化代价函数，记为 J(θ)J(θ)J(θ) 通过代价函数使得假设函数更好的拟合给定数据
线性假设函数 :
$ h_θ(X) = θ_
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