机器学习1.2 ---参数学习

一、Gradient Descent（梯度下降） 梯度下降算法可将代价函数J最小化，梯度下降算法不仅应用在线性回归中，也应用在机器学习的其他诸多领域。  使用梯度下降算法最小化函数J的过程：  S1：初试化和的值，一般都将其设为0。  S2：使用算法不断变化和的值，使得的值不断减小，直到J为最小。  下图是一个数据集对应的轮廓图，将这图中的两个高点想象为两座山，在梯度下降算法中，如果你想要尽快走下

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