2014年11月8日
多变量线性回归时使用梯度下降（Gradient Descent）求最小值的注意事项
摘要： 梯度下降是回归问题中求cost function最小值的有效方法，对大数据量的训练集而言，其效果要好于非迭代的normal equation方法。 在将其用于多变量回归时，有两个问题要注意，否则会导致收敛速度小，甚至无法收敛。1. 特征均一化（Feature Scaling） 当特征量多时，... 阅读全文
posted @ 2014-11-08 15:43 KevinHwang 阅读(530) 评论(0) 推荐(0)