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原创 关于LeftNotEasy《机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)》中的公式问题

前两天学习回归算法时看到LeftNotEasy的文章,该文写得很好,部分是对Andrew Ng在CS229上第二节课中讲解的回归算法进行总结,但是其中的公式存在一些表述方面的小问题,在此我提一下我的拙见。部分假设与原文中一样,方便理解。假设估计函数为: 式 1损失函数为:式 2对基本的梯度下降思想就不进行讲解了,如果有兴趣,可以去查看LeftNotEas

2016-08-29 11:17:50 1190

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先看如下代码:package com.joseph.test/** * 伴生类和伴生对象 *//** * 伴生类 */class School { val id = School.incrementId}/** * 伴生对象 */object School { private var studentId = 0 private def incremen

2016-02-23 15:17:06 884

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2015-04-23 13:23:39 815

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