吴恩达机器学习——多元梯度下降法

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多元梯度下降法技巧

正确的学习率α能够使代价函数J，每次迭代后J都下降。画出代价函数随迭代步数增加的变化曲线。通过看这种曲线来判断梯度下降算法是否收敛。这种图还能看到算法有没有正常工作。

因此，在进行梯度下降时，总是绘制代价函数随迭代的变化曲线，观察算法是否有效。

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如果算法不正常工作，最简单的方法：使用更小的学习率（数学上已经证明，足够小的学习率能够使代价函数每次迭代都减小）（如果学习率太小，收敛速度会减慢）

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寻找学习率的方法：从小开始，逐步3倍增加，接近最大值得时候，取一个小一点儿的值。

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特征与多项式回归

通过定义新特征，你可能会得到一个更好的模型。（例如，直接给定的数据是房子的宽度，长度/深度，我们计算出新的特征值为面积）

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多项式回归与线性回归的一致性，以及特征缩放更加重要。

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可以自己选择所要拟合的函数：

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正规方程

正规方程直接求解最优θ（不需要做特征缩放）

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梯度下降需要迭代获取到最优值；正规方程能够直接计算出最优值。

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求解各个偏导数为0的方程组。

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选择使用梯度下降还是正规方程？

特征值变量的数据决定选择梯度下降还是正规方程。（很难给出确切的临界数字，一般10000以上的特征变量就开始考虑使用梯度下降算法。）

正规方程的算法复杂度是O(n3)，n为特征值数量。

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正规方程在矩阵不可逆情况下的解决办法

**XT*X**不可逆的原因：

  1. 存在多余特征（存在线性相关的特征）

  2. 特征太多: m<=n 表示样本数量小于特征数量(解决方法：删除多余特征或正规化 regularization)

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