機器學習筆記（2）----線性迴歸之梯度下降

梯度下降 百度百科：梯度下降是迭代法的一種,可以用於求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常採用的方法之一，另一種常用的方法是最小二乘法。在求解損失函數的最小值時，可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解，得到最小化的損失函數和模型參數值。 梯度下降 類似於尋找下山的路，不斷往下走直到來到山底。   

>>阅读原文<<