week2-1多变量线性回归

多维特征

• 多变量线性回归模型：

多变量代价函数

多变量梯度下降

• 定义：一种求函数最小值的算法，可以用这个方法求代价函数

• 更新规则：

数据集预处理之特征缩放

• 作用：加快梯度下降法的收敛速度; 统一特征的权重&提升模型准确性

• 方法:

机器学习玄学之学习率

• 学习率a

  • a小，收敛所需epoch大，也有可能收敛至局部极值点，找不到最优解。

  • a大，可能收敛不了，跳过最优值。

    

特征和多项式回归

与梯度下降算法适用条件不同算法-正规方程

梯度下降与正规方程的比较

推导拓展（推导出正规方程公式）：