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吳恩達機器學習記錄--linear regression概念

algo 表示 訓練集 pro 例子 family 代價函數 spa 假設

模型(監督學習例子) regression problem

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m = 訓練樣本的數量

x = 輸入變量/特征

y = 輸出變量

(x(i),y(i)) 訓練集索引(i)

Hypothesis(假設函數)

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Cost function (代價函數)/(誤差平方)

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訓練誤差結果

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代價函數的作用

3D表示

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等高線表示

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梯度下降

保持改變兩theta的值來減小J直到最小

特點:起點偏移一些,就會得到完全不同的最優解

Gradient descent algorithm

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α:學習率

未完待續。。

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