李宏毅机器学习笔记（4）： Gradient descent

          此次主要是聊梯度降低的细节与技巧，上次讲过了梯度降低的步骤。算法 1 回顾 还记着以前提到过的吗，梯度降低能够在复杂庞大的数据中寻找局部最优解，对loss function处理中有比较好的应用。咱们须要对参数进行处理，可使用梯度降低法。函数 再重温梯度降低过程吧（具体能够看第二篇回归）：学习 实际的要求是寻找一组参数，须要损失函数达到最小值：3d θ=argminL(θ)视频

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