2022年7月27日
吴恩达机器学习随笔（WEEK_2）
摘要： 1. 梯度下降法寻找参数，使训练模型的代价函数值最小。梯度下降法就是对代价函数关于参数θ求偏导，不断迭代（一般由迭代次数限制）。梯度下降法找到的参数可能是局部最优解，而并非全局最优解。 2. 特征缩放以及均值归一化。特征缩放是为了将两个或多个范围不同的特征值缩放至近似的范围，从而使梯度下降法运行的更 阅读全文
posted @ 2022-07-27 10:52 RAGERAGE 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)