【吴恩达机器学习笔记】第一周
第一周
Introduction
Experience E：训练集
Task T：任务
measure P：性能度量值（类似准确率）
m:样本量
x：输入
y：输出
Model and Cost Function
假设函数
cost function J
求出当J最小时候的θ0与θ1，即为最佳参数
cost function作用
一个特征：
两个特征：
Parameter Learning
Gradient Descent，梯度下降算法：
b赋值给a：
a:=b
α是学习速率
θ1与θ2同时更新!!!!!
速度会自动慢慢减慢
Gradient Descent for Linear Regression
找的是局部最优解，不是全局最优