機器學習筆記（2）— 梯度下降法

本文主要介紹機器學習中的梯度下降法以及梯度下降與線性迴歸的結合部分。 1.梯度下降法的思想 根據上文介紹，我們知道了代價函數爲： 我們需要求代價函數的最小值，即： 梯度下降法的思想是： （1）首先給定 θ0, θ1（這兩值具體取多少不重要，通常是將 θ0, θ1均設置爲0） （2）接下來不停改變這兩個值，從而使J( θ0, θ1)取得最小值。 2.梯度下降法的通俗解釋 圖1 如圖1所示爲代價函數與

>>阅读原文<<