本章主要讲训练模型的方法. 线性回归模型 闭式方程:直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降:逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低,最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先,给出线性回归模型的预测公式 将上述公式向量化 当公式存在后,我们由于需要最优参数,因此需要成本函数.线性回归模型一般的成本函数是RMSE或者MSE,这里用MSE 然后,开始求优. 1.使用标准方程(闭式解或者叫公式解) 这个变化是根据线性代数中的矩阵求逆以及相关运算求出的一个公式,要注意,这里的X是一个全数据的矩阵,…