梯度下降（一）--機器學習

文章目錄 1.梯度算法介紹 2.特點 3.梯度下降的數學原理 我們開始考慮怎樣優化 θ 0 , θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0​,θ1​,使得我們獲取到最小的 J ( θ 0 , θ 1 ) J(\theta_0,\theta_1) J(θ0​,θ1​)?解決方法時我們要討論的梯度下降算法。 1.梯度算法介紹 我們先在圖上隨便選一個點，環顧四周，選擇下降最快的那個點，選定步伐，到

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