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  • 吴恩达机器学习9:代价函数(2)

    1.下面是我们惯例的公式,有假设函数、参数和代价函数以及我们优化的目标

      和上节课不同的是,对代价函数图形化的时候,这次课我们要保留全部参数theta0和theta1,这里是关于房价的训练集,之前我们只有一个参数theta1,画出来的形状是一个碗状函数,当我们有两个参数的时候,J(theta0,theta1)也是一个碗状的图形,而且与训练集有关,如下图所示的代价函数:

      

      这是一个3D的曲面,坐标轴为theta1和theta0,当你改变theta0和theta1这两个参数的时候,就会得到不同的代价函数J(theta0,theta1)的值,竖轴就是J(theta0,theta1)的值,类似一个碗状的形状

      

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10299619.html
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