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文档简介

梯度下降算法和人工神经网络线性回归与梯度下降算法BP人工神经网络线性回归与梯度下降算法

线性回归：

典型的房价预测问题当特征有很多个时，将使用矢量化的方法：

梯度下降算法代价函数（CostFunction）m：样本数y(i)：第i个样本中的房价h(x)：预测的房价参数的训练

上面那个太复杂…

让我们看看“神经元”结构我们选用sigmoid函数作为激活函数

反向传播算法（用批量梯度下降法来求解神经网络）对于单个样例

，其代价函数为：定义整体代价函数为：以上公式中的第一项是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。梯度下降法中每一次迭代都按照如下公式对参数W和b进行更新：

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