机器学习-梯度下降算法

1.引言 虽然我们知道，代价函数Jθ的表达式，但是还不知道怎么去确定假设函数hθ(x)的所有参数θ0,θ1 ... θn，使得Jθ值最小。 我们还是假设hθ(x)是一个线性函数，并且只有2个参数θ0,θ1，对应特征向量x只有1维 我们的目标是使得J(θ0,θ1)最小 我们可以采用以下方法，尝试找到J(θ0,θ1)最小值 给θ0, θ1一个初始值，例如都等于0 不断改变θ0, θ1的值，并且满足J(

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