机器学习错题集

本文探讨了在机器学习中使用多项式回归预测学生期末成绩时,如何进行特征归一化,包括feature scaling和mean normalization。通过一个实例展示了归一化过程,并解释了归一化的作用,包括加速梯度下降和防止矩阵XTX不可逆。同时,澄清了归一化与防止正常方程陷入局部最优解无关的误解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Week 2

1. Suppose m=4 students have taken some class, and the class had a midterm exam and a final exam. You have collected a dataset of their scores on the two exams, which is as follows:

midterm exam (midterm exam)2 final exam
89 7921 96
72 5184 74
94 8836 87
69 4761 78

You'd like to use polynomial regression to predict a student's final exam score from their midterm exam score. Concretely, suppose you want to fit a model of the form h

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