Machine Learning experiment1 Linear Regression 详解+源代码实现
线性回归 回归模型以下：python 其中θ是咱们须要优化的参数，x是n+1维的特征向量，给定一个训练集，咱们的目标是找出θ的最佳值，使得目标函数J（θ）最小化：算法 优化方法之一是梯度降低算法。算法迭代执行，并在每次迭代中，咱们更新θ遵循如下准则函数 其中α是学习率，经过梯度降低的方式，使得损失函数最小，求得最合适的θ值。学习 2D线性回归 题目是一个测量身高的例子，对象基于两岁到八
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