機器學習 梯度下降法總結

梯度下降法 ： 就是我們在對於一個代價函數求出適合的參數值的時候經常使用的方法，首先 J (thete1,…,theten) 我們要使得這個函數最小化，就需要不斷去逼近這些 thete 值，我們需要深刻理解導數、偏導數這些東西才能知道其中的原理，比如說導數是一個函數沿着x軸正方向的變化率，在偏導數中 對於一個變量 xi 對它的偏導數就着這個方向增長的最大變化率，所以在使用梯度下降的時候需要向反方向

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