【機器學習】梯度下降算法

先思考下： 梯度下降的數學原理以及幾何意義？ 梯度下降的作用？ 之前我們提到過用梯度下降，求解最優的θ，使損失函數J(θ)取最小值。（點擊） 概述 1、梯度： 在微積分裏面，對多元函數參數求偏導數，把求的各參數的偏導數以向量的形式寫出來，就是梯度。 那麼這個梯度向量求出來有什麼意義呢？梯度向量從幾何意義上講，就是函數變化增加最快的地方，沿着梯度向量的方向更容易找到函數的最大值，沿着向量相反的方向，

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