機器學習筆記——線性擬合及梯度下降

機器學習筆記——線性擬合及梯度下降 線性擬合 爲什麼要構造代價函數 （1）從特殊情況：過原點的直線看起，只有一個參數的情況 （2）從非特殊情況：不過原點的直線看起，有兩個參數的情況 梯度下降法 梯度下降法數學含義 梯度下降法下降方向的選擇實現 梯度下降法的學習率（每一步走多大？） 批量梯度下降法 線性擬合 從這裏開始，給出dataset,找出一條直線擬合，因爲使用一條直線去擬合，所以叫做線性擬合。

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