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机器学习（二）多元梯度

多元梯度机器学习

公式的变化

机器学习（二）多元梯度_第1张图片

机器学习（二）多元梯度_第2张图片

特征缩放 归一化

作业一已经用过这个方法了
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学习率

机器学习（二）多元梯度_第4张图片

学习率太小的话 收敛速度慢
学习率太大的话 会导致这样的结果 可能不会每次迭代都下降 甚至可能不收敛
机器学习（二）多元梯度_第5张图片
机器学习（二）多元梯度_第6张图片

特征和多项式回归

将一个变量的多次 拟合在一个方程中
机器学习（二）多元梯度_第7张图片

正规方程法

导数为0 各个偏导均为0
机器学习（二）多元梯度_第8张图片
下图中的thete是为了求X的左逆，乘转置是为了它拥有逆矩阵，免得没法算了
机器学习（二）多元梯度_第9张图片
梯度缺点：
1.选择学习效率，运行多次
2.多次迭代，速度可能慢
正规方程
1.不需要学习效率和迭代
2.如果n很大 时间复杂度O（n2）很慢，n很大用梯度下降
正规方程法要是不可逆的原因：多余的特征；或者有太多的特征了（需要删除掉一些特征）
通常10000是分界点
机器学习（二）多元梯度_第10张图片

正规矩阵不可逆的情况

满秩就可逆，线性相关的列删了就行

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    1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！ 　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。 　 　2、Java 9 即将到来 　　 Oracle早在8月份就发布
  • zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
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