机器学习笔记：梯度下降

梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数 J(θ0,θ1)的最小值。 梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合（ θ0,θ1,...,θn），计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。 我们持续这么做直到到到一个局部最小值（ local minimum） ,因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是

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