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RSS订阅转载 梯度下降（Gradient Descent）小结
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,
2017-12-08 15:18:54
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翻译 coursera机器学习第二周编程作业
首先下载需要的文档。下面是文档的翻译（英语新手纯手工goole翻译）（来源coursera）。编程练习1：线性回归机器学习介绍在这个练习中，你将实现线性回归，并看到它在数据上的工作。在开始编程之前，我们强烈建议您观看视频讲座并完成相关主题的复习问题。要开始练习，您需要下载初学者代码并将其内容解压到您希望完成练习的目录。如果需要，在开始本练习之前，使用Octave / ...
2017-12-08 15:07:33
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空空如也
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