Machine Learning, Week2

多変数線形回帰問題を学ぶ.解き方は大きく二つ.

  • 最急降下法
    パラメータの更新式が多次元に拡張される
    \theta_j := \theta_j - \alpha \frac{1}{m} \sum\limits_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)}) \cdot x_j^{(i)}
  • 正規方程式
    パラメータは次の行列式を解析的に解くことで得られる
    \theta = (X^T X)^{-1}X^T y

違いは次のスライドでまとめられている

screen-shot-2017-02-18-at-17-04-35

この週から,いよいよOctaveを用いて,最初のプログラミング課題を提出する.

submitするときにはメールアドレスとtokenを入力する.無事に提出できると次のようなsummaryが現れる

screen-shot-2017-02-19-at-22-37-51

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