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梯度下降法
缩放特征
学习率选择 正规方程法
这种方法可以不多次迭代梯度下降函数就能得到w,b。但是缺点是在大量数据训练情况下效率较低#xff0c;其次是这种算法仅仅在线性回归中实现了#xff0c;并没有在其他模型中实现#xff0c;因此#xff0c…目录 正规方程法
梯度下降法
缩放特征
学习率选择 正规方程法
这种方法可以不多次迭代梯度下降函数就能得到w,b。但是缺点是在大量数据训练情况下效率较低其次是这种算法仅仅在线性回归中实现了并没有在其他模型中实现因此实际情况下的使用率不高。这里了解有这么个概念即可。
梯度下降法
缩放特征
在多特征的情况下如果有的特征值的范围特别大那么这个特征值的权重w的选择对模型的训练影响较大需要初始值选择较小。例如下面的training data中size 值比其他三个特征要大很多。
Size (sqft)Number of BedroomsNumber of floorsAge of HomePrice (1000s dollars)9522165271.51244326423219473217509.8
这里可以把训练数据进行均值归一化处理。
学习率选择
一般是从小到大来尝试。如0.001,0.003,0.01,0.03,0.1 etc这样的情况来尝试。
