梯度下降算法(Gradient descent)GD

1.我們之前已經定義了代價函數J，可以將代價函數J最小化的方法，梯度下降是最常用的算法，它不僅僅用在線性迴歸上，還被應用在機器學習的衆多領域中，在後續的課程中，我們將使用梯度下降算法最小化其他函數，而不僅僅是最小化線性迴歸的代價函數J。本節課中，主要講用梯度下降的算法來最小化任意的函數J，下圖是我們的問題： 　　 　　(1)梯度下降的思路： 　　　　給定θ0和θ1的初始值，首先將θ0和θ1初始化爲

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