機器學習入門-邏輯迴歸算法

梯度降低： 對theta1， theta2， theta3 分別求最快梯度降低的方向，而後根據給定的學習率，進行theta1， theta2， theta3的參數跟新html 假定目標函數 J(theta) = 1/2m * np.sum(h(theta) - y)^2 / len(X)python 梯度降低的策略分爲3種，數組      批量梯度降低： 每次迭代輸入所有的數據， 效果好，但耗時a

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