Machine Learning:Computing Parameters Analytically
Normal Equation 梯度下降提供了一种最小化J的方法。现在我们要讨论第二种方法，这是一种显式地执行最小化而不借助迭代的算法。 在正规方程中，我们将通过明确地针对J取导数并将其置为0，这使我们无需迭代即可找到最佳θ θ = ( X T X ) − 1 X T y θ=(X^{T}X)^{-1}X^{T}y θ=(XTX)−1XTy 正规方程不需要进行特征缩放 梯度下降和正规方程的比较 梯
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