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Coordiante ascent 坐标上升算法详细解释可参考：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf“>stanford ML算法demoGradient descent 梯度下降算法详细参考：参考Andrew NG讲义 blog demo现在谈谈两个算法的异同：1.坐标上升法：坐标上升与坐标下降可以看做是一对，坐标上升是用来求

梯度下降是最小化风险函数/损失函数的一种经典常见的方法，下面总结下三种梯度下降算法异同。1、 批量梯度下降算法（Batch gradient descent）以线性回归为例，损失函数为BGD算法核心思想为每次迭代用所有的训练样本来更新Theta，这对于训练样本数m很大的情况是很耗时的。BGD算法表示为 或者表示为 其中X(m*n)为训练样本矩阵，α为学习速率，m为样本数，y(m*1)

uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型）int ：整型数据1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算.2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样，

先看题目，来自佐治亚理工学院题干说的很明确，替换字符串那么matlab中内置替换字符串函数strrep，但是会出现问题 其中我们想把get都替换为MAKE,但是together中的get也被替换了，这不是我们想要的。解决思路：1、将字符串中的单词提取出来，放在一个元组中 2、匹配，此处用strncmp而不用strcmp，是因为被分割的最后一个单词会带标点符号，如果用strcmp比较会将标点考虑在

创建向量import numpy as npnp.array([1,2])向量的维度一般我们看到的向量都是一行或者一列，在numpy中表示的向量都是一行，而且向量的转置还是它本身，啥都没变 向量的转置向量的逐乘和点乘