梯度下降算法基本数学推导

基本数学原理 由线性回归算法我们可得： 目 标 函 数 J ( θ ) 即 为 ： J ( θ ) = 1 2 ∑ i = 1 m ( y ( i ) − θ T x ( i ) ) 2 目标函数J(\theta)即为： J(\theta)=\frac{1}{2} \sum_{i=1}^{m}\left(y^{(i)}-\theta^{T} x^{(i)}\right)^{2} 目标函数J(θ)即

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