梯度下降法(gradient descent)

时间 2020-12-24

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假设代价函数如图：在上图中，代价函数的最低点就是预测函数h(x)的最优解，假设随便定义一个红圈里的点为θ0和θ1的初始值，想象我们正在山顶，环视四周后找到一个可以尽快下山的方向，我们沿着这个方向跨出一步，然后再环视四周，找到一个尽快下山的方向跨出一步，一直循环直到到达最低点，这种方法被称作梯度下降法。梯度下降法的函数可以写作 α又被称作学习速率（learn rate），这个参数决定梯度下降时跨

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