梯度下降演算法:
repeat
j(\theta_0,\theta_1...\theta_n)
θj=θj
−α∂
θj∂
j(θ
0,θ
1..
.θn
)}simultaneously update for every j=0,1…n)
θ j=
θj−α
1m∑i
=1m(
hθ(x
(i))
−y(i
))xj
(i)\theta_j=\theta_j-\alpha\frac\sum_^ (h_(x^)-y^)x_j^
θj=θj
−αm
1i=
1∑m
(hθ
(x(i
))−y
(i))
xj(i
)feature scaling以及mean normalizaition
α
\alpha
α太大：slow convergence
α
\alpha
α太小：j(θ
\theta
θ) mat not decrease on every iteration,may not converge
嘗試不同的α
\alpha
α，繪製j(θ
\theta
θ)隨迭代次數變化的曲線
polynominal regression(多項式回歸)
normal equation(正規方程)
gradient descent 和 normal equation各自的優缺點
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