Parallelized sampling using exponential variates
如何将看似迭代的无替换加权采样过程转化为高度可并行的过程？事实证明，一种基于指数变量的著名技术正是实现这一点的。
Normal Equation Algorithm for minimizing cost J
梯度下降提供了一种最小化 J 的方法。第二种方法，这次明确地执行最小化，而不诉诸迭代算法。在“正则方程”方法中，我们将通过明确取其对 θj 的导数并将其设置为零来最小化 J。这使我们能够在不进行迭代的情况下找到最佳 theta。正态方程公式如下:\theta = (X^T X)^{-1}X^T yθ=(XTX)−1XTy使用正态方程不需要进行特征缩放。以下是梯度下降和正态方程的比较：梯度下降正态方程需要选择alpha不需要选择alpha需要多次迭代不需要迭代O (kn^2kn2)O (n^3n3)，需要计算X^TX的逆XTX在n很大时效果很好如果n非常大则速度很慢使用正态方程，计算逆的复杂度为
81st Regional Support Command holds retirement seminar
尽管终身军人在其职业生涯中喜欢穿着多次迭代的陆军制服，并且喜欢单纯地成为一名士兵，但总有一天，我们每个人都必须在堡垒客厅进行最后的 PCS。
