机器学习入门笔记(二)----线性回归

1. 目标 : 找到使代价函数最小的函数h。 2. 代价函数：cost function，J。 平方误差代价函数： ... 3. 梯度下降法：将代价函数J取值最小化。 定义： α：速率、步长。太小导致速度慢。太大，导致不能收敛、甚至发散。 常规做法：θ同步更新。 导数：为正时：θ减小；为负时：θ增加；越接近局部最优解时，导数绝对值越小，修正幅度越小。 步骤：重复，直到收敛。步长a后面是函数J对θ0

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