白話機器學習-最優化方法-梯度下降法

目錄 目錄 前言： 定義： 分析 算法描述 前言： 本來打算直接分享邏輯迴歸的知識了，但是在整理筆記的過程中發現，邏輯迴歸裏面用到的知識點不少，所以先整理下用到的相關數學知識，本章首先分享梯度下降法； 我們知道，數據挖掘的核心方法論是，定義出目標函數，定義出損失函數（代價函數），然後運用各種數學方法進行代價函數最小化，本章將要結束的梯度下降法就是一種方法（術語無約束最優化方法） 定義： 梯度下降法

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