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上传时间: 2015-04-16
详细说明： 机器学习梯度下降算法 采用的方法：梯度下降法 运行环境：Eclipse 语言：Java 初始参数值：theta0=0,theta1=0 学习率：alpha=0.0001 终止条件：前后两次损失函数的差的绝对值小于0.00001 迭代次数：992次 运行结果：回归方程为：Price=0.1295+0.9087*Year 2014年南京的房价预测值为12.8512 输出精度：每次迭代过程输出theta0,theta1,当前次cost值，上一次迭代的cost值（保留了8位小数），以及迭代次数。最后输出结果的theta0和theta1，以及2014年房价预测值均保留四位小数。
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