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文檔簡介
梯度下降算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸與梯度下降算法BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性回歸與梯度下降算法
線性回歸：
典型的房價預(yù)測問題當(dāng)特征有很多個時，將使用矢量化的方法：
梯度下降算法代價函數(shù)（CostFunction）m：樣本數(shù)y(i)：第i個樣本中的房價h(x)：預(yù)測的房價參數(shù)的訓(xùn)練
上面那個太復(fù)雜…
讓我們看看“神經(jīng)元”結(jié)構(gòu)我們選用sigmoid函數(shù)作為激活函數(shù)
反向傳播算法（用批量梯度下降法來求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對于單個樣例
，其代價函數(shù)為：定義整體代價函數(shù)為：以上公式中的第一項是一個均方差項。第二項是一個規(guī)則化項（也叫權(quán)重衰減項），其目的是減小權(quán)重的幅度，防止過度擬合。梯度下降法中每一次迭代都按照如下公式對參數(shù)W和b進(jìn)行更新：
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