Coursera Machine Learning Week2 Linear Regression with Multiple Variables 测试

最新推荐文章于 2019-12-11 14:19:34 发布
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本文针对Coursera机器学习课程第二周的内容进行了详细解析，并分享了解题技巧及心得，重点介绍了归一化特征、梯度下降、正规方程的选择及特征缩放的重要性。

在学习Coursera 机器学习的第二周时，发现总是得不到满分，在搜索优快云中的其他博客时，发现大部分为转载，或者解析不全面，最后决定自己写一篇博客，顺便巩固一下知识点

 

第一题
 

计算 的归一化特征

利用归一化公式

 求得结果

第二题

由题意可知，梯度下降了15次，下降的很快，说明选择得正合适

第三题

 

 线性代数基本问题，注意X中每个向量的第一个值为1，所以是m*（n+1）维矩阵

第四题

 

n = 200000,数据太大，在正规方程和梯度下降中选择梯度下降，正规方程运算200000^3次

 

第五题（坑，看似多选，实为单选）

 

 什么原因使用特征缩放A，B 选项是正确的，大大挺高了梯度下降的效率和契合度

沙雕富文本编辑器，换行这么麻烦，劝退！！！

菜鸡一个，轻喷

 

 

 

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