【機器學習入門】1.2線性迴歸之梯度下降

梯度：上升 指向標量場增長最快的方向 梯度下降：下降的 指向標量場下降最快的方向 機器學習： 一個目標函數求解 一步步迭代（線性迴歸只是個特例，可以直接求解） 爲什麼不快速迭代： 一小步一小步，走快了容易跌倒：陷入一個極小值點出不來了，全局上看並不是最小值點 學習率（步長）太快：容易出錯 選擇：小學習率，大迭代次數 3種梯度下降的方法： 1.批量梯度下降：全部樣本：費事，收斂 2.隨機梯度下降：一

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