首页 > 代码库 > (CS229) 第二课 梯度下降及标准方程推导笔记
(CS229) 第二课 梯度下降及标准方程推导笔记
1 Locally weighted linear regression
Here the w are non-nagative valued weights. 是一个contribute, A fairly standard choice for the weights is:
(不要与高斯混为一谈,这个函数积分不要求为1,可以是正无穷; 这个函数不是唯一地;最大值1,最小值0)
tau is bandwidth which controls how quickly the weight of a training example falls off with distance of the middle(x^(i))
Locally weighted linear regression is the first example we’re seeing of a non-parametric algorithm
2 未完待续...
(CS229) 第二课 梯度下降及标准方程推导笔记
声明:以上内容来自用户投稿及互联网公开渠道收集整理发布,本网站不拥有所有权,未作人工编辑处理,也不承担相关法律责任,若内容有误或涉及侵权可进行投诉: 投诉/举报 工作人员会在5个工作日内联系你,一经查实,本站将立刻删除涉嫌侵权内容。