吳恩達機器學習筆記——梯度下降法

阿新 • • 發佈：2018-11-10

1：假設函式的引數更新要做到同時更新，即先將求得的引數放在統一的temp中，然後同時賦值給對應的引數w0，w1,w2,w3.....

2：特徵縮放和收斂速度問題

倘若，特徵向量中一些特徵值相差太大，就會導致代價函式特徵引數的函式曲線很密集，以至於需要多次迭代才能達到最小值。

學習率：決定演算法收斂的速度，較大的學習率，收斂速度較快，但是可能超過區域性最小值，以至於代價函式不再收斂。

而較小的學習率，固然可以避免出現超過代價函式區域性最小值問題，但是由於學習率較小很可能要通過很多事迭代，才能收斂到代價函式的區域性的最小值。上面兩個弊端要衡量把握好。

1：假設函式的引數更新要做到同時更新，即先將求得的引數放在統一的temp中，然後同時賦值給對應的引數w0，w1,w2,w3..... 2：特徵縮放和收斂速度問題倘若，特徵向量中一些特徵值相差太大，就會導致代價函式特徵引數的函式曲線很密集，以至於需要多次迭代才能達到最小值。學習率：決定

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