深度之眼_吴恩达机器学习_打卡学习_单变量线性回归

最新推荐文章于 2023-02-01 15:38:37 发布

weixin_38426803

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38426803/article/details/90546578

博客介绍了单变量线性回归模型，指出模型是为得到函数，引入代价函数并需将其最小化。已知一组m个数据的训练集，通过梯度下降法（批梯度下降法）确定模型所需参数，每次更新时用全部训练集计算，使用向量化方法，直至收敛或达到迭代次数。

打卡第一天

单变量线性回归模型

模型是一个函数的意思，目的是为了得到这个函数

函数的基本样式 $h_\Theta (x)=\Theta _0+\Theta _1x$

为了得到这个函数，需要确定 $\Theta _0, \Theta _1$ 。

引入了代价函数

代价函数， $\frac{1}{2m}\sum (h_\Theta (x) - y))^{2}$

代价函数是要最小化

已知条件，一组m个数据的训练集，代价函数最小时取得的 $\Theta$ 就是我们的模型需要的参数

参数采用梯度下降法，(批梯度下降法)

$\Theta _0 : \frac{1}{m}\sum (h_\Theta (x) - y)$

$\Theta _1 : \frac{1}{m}\sum (h_\Theta (x) - y) * x$

梯度的公式，每次更新时计算的梯度，再乘上学习率，有点类似步长。

直到收敛或达到迭代次数。

每次更新时全部训练集一起计算，更新一次参数的值。这里使用向量化的方法。

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