4-2 4-3 4-4 Gradient Descent for Multiple Variables
来源：互联网 发布：linux系统磁盘分区 编辑：程序博客网 时间：2024/06/05 03:45
多变量线性回归问题——梯度下降算法
流程同第二章里单变量所讲一致；
区别在于变量对应的系数增多，需要求得偏导数增多；
梯度下降算法Tricks
①
Feature Scaling：多个变量（也可称为特征）的数量级能接近 similar scale 例如【0，1】【-1，1】区间
Mean Normalization：xi由xi-ui替代
② Learning Rate
确保梯度下降算法工作正确：每次迭代过程中，损失函数的loss在下降最终趋平，最终能够收敛不再变化；
使用合理的Learning Rate：
三种情况下都是试用：
太大：梯度下降算法不工作；不收敛或loss不下降
太小：时间成本大，收敛慢
choose LR：
0.0001，...0.0003,.....0.001,.....0.01,....0.1....
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