大朱_东南大学的博客

1：假设函数的参数更新要做到同时更新，即先将求得的参数放在统一的temp中，然后同时赋值给对应的参数w0，w1,w2,w3..... 2：特征缩放和收敛速度问题 倘若，特征向量中一些特征值相差太大，就会导致代价函数特征参数的函数曲线很密集，以至于需要多次迭代才能达到最小值。 学习率：决定算法收敛的速度，较大的学习率，收敛速度较快，但是可能超过局部最小值，以至于代价函数不再收敛。 而较小的学...

1:with one variable 在只有单一变量的情况下使用线性回归方法来预测下一次房价，根据题目要求要完成一下两个函数： J = computeCost(X, y, theta)；其中X是输入的训练样本的矩阵，each row 代表的是一个训练样本的不同特征，each column代表的是针对该特征所有样本的该特征值。y是训练样本对应的标签（即结果）列向量。theta是在线性回归中假设...

tensorflow构建神经网络的基本框架 1：导入模块，生成数据  import  常量定义 生成数据集 2：前向传播 定义输入，输出 x =      y_=  W1 =     W2 =   a =       y =   3：反向传播：定义合适的损失函数，采取合适的反响传播方法 loss =   train_step =    4：生成绘画，训练step轮 w...