第二周：梯度下降法的向量化推導
Coursera系列課程 第二周的向量化一節中，關於梯度下降法的向量化過程，開始不是很明白，后來自己推導了一下，記錄到這里。 如下是梯度下降法的參數遞歸公式(假設n=2)： 公式1： $\theta_0 := \theta_0 - \alpha \frac{1}{m}\sum_{i ...
原文：【筆記】線性回歸中的梯度下降法（實現以及向量化並進行數據歸一化）
線性回歸中的梯度下降法 實現以及向量化並進行數據歸一化 多元線性回歸中的梯度下降法 我們試一下應用在多元線性回歸中，對於線性回歸的問題，前面的基本都是使每一次模型預測出的結果和數據所對應的真值的差的平方的和為損失函數，對於參數來說，有n 個元素，這種情況下，我們就需要變換式子 這實際上就是求對應的梯度值，梯度本身也是一個向量，含有n 個元素，即對每一個參數進行一次偏導數，這樣一來，梯度就代表了方向 ...
2021-01-17 16:07 0 472 推薦指數：
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