梯度下降法(gradient descent)

時間 2020-12-24

標籤機器學習简体版

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假設代價函數如圖：在上圖中，代價函數的最低點就是預測函數h(x)的最優解，假設隨便定義一個紅圈裏的點爲θ0和θ1的初始值，想象我們正在山頂，環視四周後找到一個可以儘快下山的方向，我們沿着這個方向跨出一步，然後再環視四周，找到一個儘快下山的方向跨出一步，一直循環直到到達最低點，這種方法被稱作梯度下降法。梯度下降法的函數可以寫作 α又被稱作學習速率（learn rate），這個參數決定梯度下降時跨

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