Coursera机器学习-Week 2-测验:Linear Regression with Multiple Variables

其实做这些题挺烦的，因为吴恩达的这个视频配套的测验全英，还没有汉化参考，我英语差的也是没啥可说，一直无法通晓题意，总是再三出错，这不，折腾了三次才全部做对。

这个题每次重做数据和题面都会有所改变，但是思想是不变的，我就把我最后一次通过的题面里的三个我错误率比较高的题说说吧~~~

1

描述

解析

这个题考得是归一化特征方程，ans=x(n)2−μs，其中 μ=x(1)2+x(2)2+x(3)2+x(4)24，s=max(x(n)2)−min(x(n)2)，在这里，询问的是 x(4)2 的特征值，所以代入可得，ans=4761−7921+5184+8836+476148836−4761≈−0.47。

2

描述

解析

这个题的题面得好好读，当 α=0.3 时，迭代 15 次后迭代下降速度缓慢，那么 α=0.3 自然不是合适的值，需要调大一些才好，刚好对应的是 B。

4

描述

解析

这个题需要根据 m 和 n 来进行正规方程和梯度下降之间选择，由于此时 m=1000000、n=200000 数量极大，所以选择梯度下降比较好，正规方程解法的复杂度过于高了，O(n3)。

3 && 5

第三题没啥难度，就是简单的矩阵和转置矩阵之间的矩阵乘法问题，至于第五题，这是我这辈子第一次见到的多选题只有一个正确答案的，这也是我为啥第五题屡屡出错，因为主观上以为会有两个及其以上的正确答案。