【初學者必看】機器學習之梯度下降最全算法總結，基本概念+例子+代碼

【機器學習】【梯度下降】基本概念詳解 1. 梯度 2. 梯度下降與梯度上升 3. 梯度下降法算法詳解 3.1 梯度下降的直觀解釋 3.2 梯度下降的相關概念 1. 步長（Learning rate）： 2.特徵（feature）： 3. 假設函數（hypothesis function）： 4. 損失函數（loss function）： 3.3 梯度下降的詳細算法 3.3.1 梯度下降法的代數方式

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