一、Linear Regression with multiple variables (多元线性回归): 二、Gradient descent for multiple variables(多元梯度下降法) (1)Gradient descent for multiple variables 偏导数项展开: (2)Feature Scaling(特征缩放) 原因:若特征规模差别很大(如x1:0-2000,x2:1-5),得到的代价函数可能会不光滑,导致梯度下降收...
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。 多变量线性回归的批量梯度下降算法为: image 即: image 求导数后得到: image image.png 我们开始随机选择一系列的参数值,计算所有的预测结果后,再给所有的参数一个新的值,如此循环直到收敛。 代码示例: 计算代价函数 image.png 其中...
多元(多变量)梯度下降与特征缩放、学习率 Gradient Descent for Multiple Variables (Feature Scaling、Learning Rate),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
使特征值在一个相近的范围,这样的话更容易收敛从而更快的找到全局最优解。 Once again,使特征值在一个相近的范围,从而使梯度下降更快。只要范围相近就OK。 归一化(mean normalization): 特征值的范围的标准差做分母(也可以是最大值减去最小值),然后每个特征值减去它们的的平均值做分子。(因为只要使得特征值范围...
Once again，使特征值在一个相近的范围，从而使梯度下降更快。只要范围相近就OK。归一化（mean normalization）：特征值的范围的标准差做分母（也可以是最大值减去最小值），然后每个特征值减去它们的的平均值做分子。（因为只要使得特征值范围相近就OK）目的是使特征在一个相近的范围，更快的收敛。上图...
The gradient descent equation itself is generally the same form; we just have to repeat it for our 'n' features: In other words: The following
梯度下降算法(Gradient Descent) 在所有的机器学习算法中,并不是每一个算法都能像之前的线性回归算法一样直接通过数学推导就可以得到一个具体的计算公式,而再更多的时候我们是通过基于搜索的方式来求得最优解的,这也是梯度下降法所存在的意义。 不是一个机器学习算法 是一种基于搜索的最优化方法 作用:最小化一个...
week two(1)—Multiple Features Gradient Descent 1 Multiple Features 2 Gradient Descent For Multiple Variables 3.1 Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling
(alpha).11%12% Your taskisto first make sure that your functions -13%computeCost and gradientDescent already work with14%thisstarter code and support multiple variables.15%16% After that,tryrunning gradient descent with17%different values of alpha and see which one gives18%you the best ...
The MSE cost function includes multiple variables, so let’s look at one more simple minimization example before going back to the cost function.Let’s take the function:J(θ)=θ12+θ22J(θ)=θ12+θ22 When there are multiple variables in the minimization objective, gradient descent ...