上次用简单地介绍了线性回归的模型和梯度下降获得参数方程的方法。

用到的一个十分简单的参数方程h(x)=theta0+theta1*x

在现实问题中，参数方程能要复杂许多，

不只有一个未知量x，可能有多个未知量x、y，不只有一次项，更有多次项，

因此，梯度下降的过程变化为：

（注意偏导的计算公式）

Deep Learning 学习笔记（2）：多参数的线性回归的更多相关文章

  1. Deep Learning 学习笔记（1）：线性回归( Linear Regression )

    关于DL,由于我是零经验入门, 事实上我是从最简单的ML开始学起, 所以这个系列我也从ML开始讲起. ===============并行分割线================= 一.线性回归 线性回归 ...

  2. 【deep learning学习笔记】注释yusugomori的DA代码 --- dA.h

    DA就是“Denoising Autoencoders”的缩写.继续给yusugomori做注释,边注释边学习.看了一些DA的材料,基本上都在前面“转载”了.学习中间总有个疑问:DA和RBM到底啥区别 ...

  3. [置顶] Deep Learning 学习笔记

    一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不 ...

  4. Deep Learning 学习笔记（8）：自编码器( Autoencoders )

    之前的笔记,算不上是 Deep Learning, 只是为理解Deep Learning 而需要学习的基础知识, 从下面开始,我会把我学习UFDL的笔记写出来 #主要是给自己用的,所以其他人不一定看得 ...

  5. paper 149:Deep Learning 学习笔记（一）

     1. 直接上手篇 台湾李宏毅教授写的,<1天搞懂深度学习> slideshare的链接: http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351? ...

  6. Deep Learning 学习笔记——第9章

    总览: 本章所讲的知识点包括>>>> 1.描述卷积操作 2.解释使用卷积的原因 3.描述pooling操作 4.卷积在实践应用中的变化形式 5.卷积如何适应输入数据 6.CNN ...

  7. 【deep learning学习笔记】Recommending music on Spotify with deep learning

    主要内容: Spotify是个类似酷我音乐的音乐站点.做个性化音乐推荐和音乐消费.作者利用deep learning结合协同过滤来做音乐推荐. 详细内容: 1. 协同过滤 基本原理:某两个用户听的歌曲 ...

  8. 【deep learning学习笔记】注释yusugomori的RBM代码 --- 头文件

    百度了半天yusugomori,也不知道他是谁.不过这位老兄写了deep learning的代码,包括RBM.逻辑回归.DBN.autoencoder等,实现语言包括c.c++.java.python ...

  9. 【deep learning学习笔记】最近读的几个ppt（四）

    这几个ppt都是在微博上看到的,是百度的一个员工整理的. <Deep Belief Nets>,31页的一个ppt 1. 相关背景 还是在说deep learning好啦,如特征表示云云. ...

  10. Neural Networks and Deep Learning学习笔记ch1 - 神经网络

    近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的. ...

随机推荐

  1. 【Python】序列的方法

    任何序列都可以引用其中的元素(item). 下面的内建函数(built-in function)可用于列表(表,定值表,字符串) #s为一个序列 len(s) 返回: 序列中包含元素的个数 min(s ...

  2. mcake活动维护，检查 ★ ★

    一.检查火狐浏览器.chrome浏览器.ie8.9.10.11是否显示正常 二.对比设计稿 三.动画添加 四.检查图片是否失真 五.ie8空按钮无法点击 六.官网banner制作

  3. 持久层框架：MyBatis 3.2（1）

    MyBatis 的前身就是 iBatis .是一个数据持久层(ORM)框架. iBATIS一词来源于“internet”和“abatis”的组合,是一个基于Java的持久层框架.iBATIS提供的持久 ...

  4. OneDrive网页版打不开的解决办法

    发现OneDrive文件被误删了,想去网页版找回历史文件,发现网页版无法打开,而客户端是可以正常使用的,于是猜测是域名指向的主IP被封了,于是想通过客户端的IP访问 第一步,WireShark抓包 第 ...

  5. Oracle新用户以及授权的若干问题

    Database 实验4 问题: 授权语句 grant create table to user_name; 收回授权语句 revoke create table from user_name; 注意 ...

  6. 3145 code[VS]汉诺塔游戏--递归

    3145 汉诺塔游戏 题目描述 Description 汉诺塔问题(又称为河内塔问题),是一个大家熟知的问题.在A,B,C三根柱子上,有n个不同大小的圆盘(假设半径分别为1-n吧),一开始他们都叠在我 ...

  7. fn project 试用之后的几个问题的解答

    今天试用fnproject  之后自己有些思考,后面继续解决   1. 目前测试是强依赖 dockerhub 的,实际可能不是很方便 2. 如何与k8s .mesos.docker swarm  集成 ...

  8. php+JQuery+Ajax简单实现页面异步刷新 （转）

    页面显示如下: JQueryAjax.html中的代码如下(用的较为简单的$.post) <html> <head> <meta charset="UTF-8& ...

  9. php中 curl模拟post发送json并接收json（转）

    本地模拟请求服务器数据,请求数据格式为json,服务器返回数据也是json. 由于需求特殊性, 如同步客户端的批量数据至云端, 提交至服务器的数据可能是多维数组数据了.  这时需要将此数据以一定的数据 ...

  10. bzoj 1000 A+B Problem (And also my first experience of Emacs)

    problem:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1000 This is my first code under Emacs! #in ...