机器学习笔记（2）— 梯度下降法

本文主要介绍机器学习中的梯度下降法以及梯度下降与线性回归的结合部分。 1.梯度下降法的思想 根据上文介绍，我们知道了代价函数为： 我们需要求代价函数的最小值，即： 梯度下降法的思想是： （1）首先给定 θ0, θ1（这两值具体取多少不重要，通常是将 θ0, θ1均设置为0） （2）接下来不停改变这两个值，从而使J( θ0, θ1)取得最小值。 2.梯度下降法的通俗解释 图1 如图1所示为代价函数与

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