Python 梯度下降

为了实现监督学习，我们选择采用自变量x1、x2的线性函数来评估因变量y值，得到： 这里，sita1、sita2代表自变量x1、x2的权重（weights），sita0代表偏移量。为了方便，我们将评估值写作h(x)，令x0=1，则h(x)可以写作： 其中n为输入样本数的数量。为了得到weights的值，我们需要令我们目前的样本数据评估出的h(x)尽可能的接近真实y值。我们定义误差函数（cost fu

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