斯坦福大学公开课-吴恩达-机器学习-第二节 单变量线性回归

单变量线性回归

一、模型描述

• 这是一个监督学习算法的工作方式
• 
• 例：

二、代价函数

1.直观理解

三、梯度下降

1.算法公式

2.直观理解

3.梯度下降的线性回归

• 批量梯度下降，指是在梯度下降的每一步中，都用到了所有的训练样本，在梯度下降中，在计算微分求导项时，需要进行求和运算，所以在每一个单独的梯度下降中，最终都要计算这样一个东西，这个项需要对所有m个训练样本求和

参考-http://www.ai-start.com/ml2014/

标签：吴恩达,斯坦福大学,求和,梯度,回归,下降,公开课,线性,训练样本
来源： https://www.cnblogs.com/fangzhiyou/p/12561896.html