机器学习_阅读笔记_梯度下降

前言 梯度下降法可以帮助我们找到某个函数的极小值或者最小值。这里先拿一个损失函数来说，假设损失函数如下： 我们最终的目的求参数 θ0 θ1 使得损失函数对于给定的样本求得的值最小。 θ0 、 θ1 对应损失函数的图像关系类似一个碗状(bowl shape) 单个参数与损失函数的关系图类似于以下二维图： 我们发现： 当 θ 在最小值左边的时候，损失函数的导数（斜率）是负的； 当 θ 在最小值右边的时

>>阅读原文<<