(CS229) 第二课 梯度下降及标准方程推导笔记
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1 Locally weighted linear regression
Here the w are non-nagative valued weights. 是一个contribute, A fairly standard choice for the weights is:
(不要与高斯混为一谈,这个函数积分不要求为1,可以是正无穷; 这个函数不是唯一地;最大值1,最小值0)
tau is bandwidth which controls how quickly the weight of a training example falls off with distance of the middle(x^(i))
Locally weighted linear regression is the first example we’re seeing of a non-parametric algorithm
2 未完待续...
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CS229笔记一监督学习,线性回归,LMS算法,正态方程,概率解释和局部加权线性回归