梯度下降法入門解析

1、梯度下降法是做什麼用的？ 機器學習中都有一個代價函數，訓練時就是要使代價函數值最小，這樣假設的值和實際值就越接近。而代價函數中有參數，要使代價函數最小，則需要調節參數，這個過程就是最優化的一個過程，梯度下降法是一個最優化的方法。 2、代價函數對其中某參數求偏導數，即得到此參數對應的梯度。而代價函數要達到最小，就要下降，下降有慢有快，下降最快的方向是此參數對應的梯度的反方向，參數朝着其梯度反方向

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