机器学习基础 - [第一章：单变量线性回归]（7）线性回归模型的梯度下降

1、使用梯度下降算法来求解线性回归模型的局部最小值 在前面，我们已经得到了单变量线性回归模型的假设函数 h θ ( x ) h_{\theta}(x) hθ​(x)和采用均方误差的代价函数 J ( θ 0 , θ 1 ) J(\theta_{0},\theta_{1}) J(θ0​,θ1​)，如图1右半部分所示，现在我们用梯度下降来求解使代价函数获得局部最小的对应参数值，如图2所示： 将假设函数的

>>阅读原文<<