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RSS订阅原创 基于房价的多元变量下梯度下降法推导过程
基于房价的多元变量下梯度下降法推导过程回顾一下在上一节中，我们介绍了一元变量下基于房价的建模，代价函数，梯度下降法的设计，在这一节中，我们将问题扩充到一般化，将一元变量变为多元变量下怎么去推理梯度下降的过程。如图所示输入特征为（x1,x2,x3,x4)输出特征为y样本总数为m这时候我们假设拟合函数为那么我们要使代价函数最小时，参数的求解如图所示为了便于理解代价函数在只有两个变量时，代价函数如图所示X1 = size (0-2000)X2 = bedroo.
2020-10-07 15:16:46
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原创 吴恩达机器学习第一讲：以房价为例进行建模
Housing price prediction已知条件：给出了一组离散的(Size,Price)点目标：通过这些已知的点去预测在未知Size时的Price问题分析与归纳：由于预测的Price变化量较大，可以建立连续函数去最大化的拟合已知的离散点，所以这是一个监督学习下的回归问题。输入x :size 输出y:PriceM: 样本点总数模型表示：根据离散点的分布情况我们建立线性函数h去拟合这些离散点所以问题变成了怎么找到拟合情况下线性函数h,我...
2020-10-04 12:47:48
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空空如也
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