正规方程(线性模型)
区别于梯度下降逐渐求θ,正规方程提供了一种求θ的解析解法,不需要运行迭代算法,一次性求解θ的最优值
无需特征缩放(梯度下降需要)
θ是多个值组成的一个向量时候。逐个队参数θj求J的偏导数,把它们全部置零,这样求出θ0-θn的值,这样就能得到最小化代价函数J的θ值
梯度下降和特征缩放对比(α,迭代次数,特征数量)
关于计算不可逆矩阵的问题
区别于梯度下降逐渐求θ,正规方程提供了一种求θ的解析解法,不需要运行迭代算法,一次性求解θ的最优值
无需特征缩放(梯度下降需要)
θ是多个值组成的一个向量时候。逐个队参数θj求J的偏导数,把它们全部置零,这样求出θ0-θn的值,这样就能得到最小化代价函数J的θ值
梯度下降和特征缩放对比(α,迭代次数,特征数量)
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