【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