第一点：原理
单变量线性回归算法
1.预测函数方程 y = k * x + b
模型参数 k b
一次函数啊，原来
目的：找到合适的k，b，以使得y与真实值误差最小
怎么找到合适的k，b，拟合成本最小时
2.成本函数 均方差 预测值与实际值的差的平方，在乘以1/2
均方差啊，原来
3.梯度算法难以描述，以图做解
一阶偏导啊，原来
额，看起来也不难啊
多变量线性回归算法，
上面不懂的，别往下看，浪费时间
1.预测函数
一次多元函数，原来
矩阵，好他妹的熟悉的
有一种矩阵，原来
2.成本函数
3.梯度下降算法
学习笔记——机器学习（八）
第二点：模型优化
多项式和线性回归，这个没多大意思
数据归一化
进入数学模式了，这个不好描述，想想做为理学院的学生，这些我两次呵呵，多好理解啊，学校时，有这么简单就好了
线性回归算法 第一点：原理 单变量线性回归算法 1.预测函数方程 y = k * x + b 模型参数 k b...
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