機器學習筆記（二）吳恩達課程視訊
多元變數線性迴歸
1.多維特徵：
2.多元梯度下降：
代價函式：（目標與單變數一致，要找出使代價函式最小的一系列引數）
梯度下降演算法：
梯度下降演算法——特徵縮放：
除了固定以外，
的值都要變成[-1,1]範圍左右之間的取值，不僅僅是[-1,1],可以在該範圍內波動，但是不要幅度太大。
（平均值指的是訓練集中不同組別的同一特徵值的平均值）
梯度下降演算法——學習率
觀測演算法收斂的現象：可以繪製迭代次數與代價函式的的圖表；也可以將代價函式的變化與某個閾（如0.001）值進行比較。
根據不同的情況，建立不同的模型
3.正規方程
這樣求出來的?向量就是最優解，即該?向量中的n個?值為使得代價函式最小的一系列最優值。
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