吴恩达机器学习课程笔记02——处理房价预测问题（梯度下降算法详解）

最新推荐文章于 2025-05-30 00:55:17 发布

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#机器学习梯度下降吴恩达算法基

这篇博客介绍了吴恩达机器学习课程中的梯度下降算法，用于解决房价预测问题。文章讲解了如何通过代价函数找到最接近训练集的线性回归模型，并详细阐述了梯度下降的过程，包括初始值设定、学习速率的影响以及可能得到局部最优解的原因。

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符号	含义
m	样本数目
x	输入变量
y	输出变量/目标变量
（x,y）	训练样本
（x^(i),y^(i)）	第i个训练样本
h	假设的函数( h(x) = y )

H函数：

&nb

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机器学习实战【房价预测问题】（附python代码）

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sulin123123的博客

05-30

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gaotihong的博客

06-28

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2022吴恩达机器学习笔记汇总(共10章节).zip

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