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上传时间: 2021-01-20
详细说明：有监督学习
回归 分类
无监督学习
聚类
m：训练样本的数量
x：输入变量，特征
y：输出变量，目标变量
(x,y):一个训练样本
(x(i),y(i)):第i个训练样本
hypothesis： hθ(x)=θ!+θ2x
θi：模型参数
代价函数
回归模型
线性回归
梯度下降算法
最小化J
a:=b 将a的值置为b
α：学习速率
线性回归算法：梯度下降法+平方误差函数
batch梯度下降算法
线代：
向量： n*1矩阵
多元线性回归
梯度下降算法使用技巧
1.特征缩放
2.学习率α
标准方程法 (推导重点）
作者：u014606454
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