Andrew Ng机器学习课程笔记（一）之线性回归
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前言
学习了Andrew Ng课程，开始写了一些笔记，现在写完第5章了，先把这5章的内容放在博客中，后面的内容会陆续更新！
这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归，主要介绍了梯度下降法，正规方程，损失函数，特征缩放，学习率的选择等等
1.梯度下降法
原理图解：
（1） 目标：最小化建立代价函数
Tips: J(θ)可以向量化进行计算，更加简单而且计算方便
（2） 梯度下降法的参数更新
（3） 注意事项与实用技巧
①多变量线性回归，每个变量要进行特征缩放到相同范围
②画绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛
③学习率的选择
梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响，如果学习率α过小，则达到收敛所需的迭代次数会非常高；如果学习率α过大，每次迭代可能不会减小代价函数，可能会越过局部最小值导致无法收敛。
通常可以考虑尝试些学习率：α=0.01， 0.03， 0.1， 0.3， 1， 3， 10
2. 正规方程
上面使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案。
在Octave或matlab中，正规方程写作： pinv(X'*X)*X'*y
注：对于那些不可逆的矩阵（通常是因为特征之间不独立，如同时包含英尺为单位的尺寸和米为单位的尺寸两个特征，也有可能是特征数量大于训练集的数量），正规方程方法是不能用的。
3. 梯度下降法与正规方程比较
总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数θ的替代方法。具体地说，只要特征变量数量小于一万，通常使用标准方程法，而不使用梯度下降法。
