【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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