本月博客排行
-
第1名
龙儿筝 -
第2名
lerf -
第3名
fantaxy025025 - johnsmith9th
- xiangjie88
- zysnba
年度博客排行
-
第1名
青否云后端云 -
第2名
宏天软件 -
第3名
gashero - wy_19921005
- vipbooks
- benladeng5225
- e_e
- wallimn
- javashop
- ranbuijj
- fantaxy025025
- jickcai
- gengyun12
- zw7534313
- qepwqnp
- 解宜然
- ssydxa219
- zysnba
- sam123456gz
- sichunli_030
- arpenker
- tanling8334
- gaojingsong
- kaizi1992
- xpenxpen
- 龙儿筝
- jh108020
- wiseboyloves
- ganxueyun
- xyuma
- xiangjie88
- wangchen.ily
- Jameslyy
- luxurioust
- lemonhandsome
- mengjichen
- jbosscn
- zxq_2017
- lzyfn123
- nychen2000
- forestqqqq
- wjianwei666
- ajinn
- zhanjia
- Xeden
- hanbaohong
- java-007
- 喧嚣求静
- mwhgJava
- kingwell.leng
最新文章列表
Machine Learning系列实验--参数theta的数学求法
梯度下降方法通过学习样本不断修改theta值,使得h(x)不断拟合,今天实验的是一种数学的方式来进行theta值的确定,目的跟之前是一样的,求J(θ)达到最小(极小)值,那么有:
令上式等于0,得:
下面用昨天的实验进行验证:
from numpy import *
x=mat('[1,1,4;1,2,5;1,5,1;1,4,2]')
y=mat('[19,26, ...