【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 2 习题—Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归
Gradient Descent for Multiple Variables
【1】多变量线性模型 代价函数
Answer：AB
【2】Feature Scaling 特征缩放
Answer：D
【3】学习速率 α
Answer： B，因为第一个比第二个下降的快。第三个上升说明α太大
【4】Mean Normalization
Answer：C
【5】Normal Equation
Answer：D
Linear Regression with Multiple Variables
【1】 特征缩放
Answer：
avg = (7921+5184+8836+4761)/4=6675.5
answer = (5184-(6675.5))/(8836-4761) = -0.37
【2】学习速率 α
Answer：B
【3】Normal equation
Answer：C
【4】Gradient Descent 和 Normal Equation的对比
Answer：D
Answer：A
【5】特征缩放
Answer：A
Octave Intuition
【1】Vectorlization 向量化
Answer： B
【2】
Answer：AB
【3】选择矩阵某几列
Answer：AB
【4】矩阵和向量相乘
Answer：A 。B选项 会提示 'Ax' undefined near line 1 column 1
【5】向量乘积
Answer：AB
【6】矩阵运算
Answer：ABC。D选项 B = X * X，C才是每个元素平方
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