机器学习（吴恩达网易公开课）第2课 监督学习应用：梯度下降

（纯属学习交流之用，不足之处还请指正） 这节课首先介绍了今后课程要用到的一些定义，然后讲解了批梯度下降和随机梯度下降，最后讲解了一些线性代数的知识，简化了数学表达。 基本思想：在问题中我们一般都会有个假设函数h（θ），我们的目标是找到合适的参数θ使得假设函数与训练集合很好的拟合，而方法就是通过训练集合和假设函数来构造一个误差函数（梯度下降中采用的是线性函数），通过不断改变参数θ来优化假设函数，使其

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