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吴恩达机器学习笔记9-多变量梯度下降

时间:2019-02-09 10:29:41      阅读:190      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

与单变量线性回归类似,在多变量线性回归中,我们也构建一个代价函数,则这个代价
函数是所有建模误差的平方和,即:

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其中:???(??) = ?????? = ??0 + ??1??1 + ??2??2+. . . +???????? ,
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。
多变量线性回归的批量梯度下降算法为:

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即:

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求导数后得到:

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当?? >= 1时,
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我们开始随机选择一系列的参数值,计算所有的预测结果后,再给所有的参数一个新的
值,如此循环直到收敛。
代码示例:
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吴恩达机器学习笔记9-多变量梯度下降

原文:https://www.cnblogs.com/sl0309/p/10357053.html

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