机器学习之线性回归问题

线性回归问题

代价函数

  1. 假设系统函数
    系统函数
  2. 代价函数
    代价函数

    alpha: 学习效率

    梯度下降法

  3. 普适算法
    普适算法
  4. 线性回归中
    线性回归
    去微分

    记得同步更新theta

    多变量的线性回归问题

    数据处理

  5. 数据缩放()

    1
    X = X/MAX(X);

    使得X 接近[-1,1]区间

  6. 平均值正常化

    1
    X = (X-U)/(max(X)-MIN(x)) // U是X的平均值
  7. 数据归一化

    1
    theta = pinv(X'*X)*X'*y;

可以用正态方程求解代价函数最小值