梯度下降法：
需要自己設(shè)置學(xué)習(xí)參數(shù)
需要多次迭代
支持特征數(shù)比較大（百萬）
多特征線性回歸
正規(guī)方程：
不需要自己設(shè)置學(xué)習(xí)參數(shù)
不需要多次迭代
時間負(fù)責(zé)度為O(n3)，特征多的話會很慢。一萬左右
吳恩達(dá)機器學(xué)習(xí)筆記
最后編輯于 ：
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成，瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
【社區(qū)內(nèi)容提示】社區(qū)部分內(nèi)容疑似由AI輔助生成，瀏覽時請結(jié)合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明：文章內(nèi)容（如有圖片或視頻亦包括在內(nèi)）由作者上傳并發(fā)布，文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點，簡書系信息發(fā)布平臺，僅提供信息存儲服務(wù)。
