Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多變量線性模型 代價函數 Answer:AB 【2】Feature Scaling 特征縮放 Answer:D 【3】學習速率 α Answer: B ...
Question Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college university, given how well she did in her first year. Specifically, let x be equal to the number of A ...
2018-10-28 15:41 0 1396 推薦指數:
Gradient Descent for Multiple Variables 【1】多變量線性模型 代價函數 Answer:AB 【2】Feature Scaling 特征縮放 Answer:D 【3】學習速率 α Answer: B ...
Lecture2 Linear regression with one variable 單變量線性回歸 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 線性回歸 Linear regression 2.1.2 單變量線性回歸 Linear ...
課上習題 【1】線性回歸 Answer: D A 特征縮放不起作用,B for all 不對,C zero error不對 【2】概率 Answer:A 【3】預測圖形 Answer:A 5 - x1 ≥ 0時,y = 1。即x1 ≤ 5時,y ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...
1. The Problem of Overfitting 1 還是來看預測房價的這個例子,我們先對該數據做線性回歸,也就是左邊第一張圖。 如果這么做,我們可以獲得擬合數據的這樣一條直線,但是,實際上這並不是一個很好的模型。我們看看這些數據,很明顯,隨着房子面積增大,住房價格的變化 ...
1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法是線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...
* plotData.m * computeCost.m * gradientDescent.m * featureNormaliz ...
課上習題 【1】代價函數 【2】代價函數計算 【3】 【4】矩陣的向量化 【5】梯度校驗 Answer:(1.013 -0.993) / 0.02 = 3.001 【6】梯度校驗 Answer:學習的時候要去掉梯度校驗,不然會特別慢 【7】隨機 ...