梯度下降 BGD,SGD,MBGD
梯度下降： 引入：当我们得到一个目标函数之后要对其进行求解。常规套路就是，交给机器一堆数据，并告诉他什么样的学习方式（目标函数），然后让他朝着这个方向去做。 优化：需要一步一步的完成迭代。 目标函数： 我们的目标就是找到θ0和θ1，是的目标函数的值尽可能的小。 如何找到目标函数的最小值：1.找到当前最适合的方向 2.一小步地走 3.按照方向和步伐去更新我们的参数。 梯度下降算法有哪些： 1.批量梯
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