为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的？每一个神经元都可以被认为是一个处理单元/神经核（p...[作者空间]

python code： 要最小化该代价函数，通过求导，得出梯度下降算法为：​​ ​注：看上去同线性回归一样，但是...[作者空间]

假设我们的模型是： 对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。 正则化线...[作者空间]

一.简介 如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题，对于分类， 取值为 0 或者1，但如果你使用的是线性回归，...[作者空间]

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，...[作者空间]

正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数的： 假设我们的训练集特征矩阵为 X（包含了x0 = 1 ...[作者空间]

在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。解决的方法是尝试...[作者空间]

， 我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。 多变量线性回归的批量梯度下降算法...[作者空间]