机器学习入门（六）：线性回归——梯度下降法求解目标函数

y = a + bx 的目标函数 上一篇文章，我们解释了线性，本文我们回到求解线性回归目标函数的问题上。前面已知，线性回归的目标函数为： J(a,b)=12m∑mi=1(a+bx(i)−y(i))2 J(a,b) 是一个二元函数。我们要求的是：两个参数 a 和 b 的值。要满足的条件是：a 和 b 取这个值的时候，J(a,b) 的值达到最小。 我们现在就来用之前讲过的算法：梯度下降法，来对其进行求

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