機器學習系列10：線性迴歸和邏輯迴歸的正則化

線性迴歸的正則化 還記得在線性迴歸中我們有哪兩種方法去求代價函數的最小值嗎？當然是梯度下降和正規方程了。讓我們來複習一下線性迴歸中梯度下降算法，如下： 其中黃色部分就是代價函數對參數 θ 的偏導數。當我們正則化代價函數後，代價函數發生了改變： 相應地，偏導數也會改變，得到正則化後的梯度下降算法： 把其中的 θ_j  提出來，簡化後：   那正規方程正則化後呢？就成了下面這樣：     邏輯迴歸的正

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