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 2025-11-11 16:39:15 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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本文内容：1.1简要叙述训练数据集和测试数据集的含义。1.2 一个初学机器学习的朋友对房价进行预测。他在一个N=1000个房价数据的数据集上匹配了一个有533个参数的模型，该模型能解释测试数据集上99%的变化，请问该模型能很好地预测来年的房价吗？简要说明原因。1.3 请简要说说一个完整机器学习项目的流程。1.4试简述机器学习在互联网搜索的哪些环节起什么作用？ 1.1简要叙述训练数据集和测试数据集的含义。 答： 训练集用来训练模型； 测试集用来评估模型和预测数据。 有时还会抽出验证集（但不是必须），用来帮助调
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