Machine Learning（Stanford）| 斯坦福大學機器學習筆記--第一週（4.梯度下降）

一.Gradient Descent(梯度下降) 之前已經定義了代價函數J，爲了最小化代價函數，接下來將介紹梯度下降（Gradient Descent）這種算法。梯度下降是很常用的算法，它不僅被用在線性迴歸上，實際上也被廣泛的應用於機器學習領域中的衆多領域。爲了解決其他線性迴歸問題，我們也將使用梯度下降法最小化其他函數，而不僅僅是隻用在本節課的代價函數J。 下面是問題概述，首先看圖1-1， 圖1-

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