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機器學習(二) 梯度下降法
時間 2020-12-20
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機器學習(二) 梯度下降法 前言: 在上篇博文機器學習(一)中,最後我們提到,通過計算代價函數J(Θ)是否收斂於最小值來確定假設函數的參數Θ,進而訓練出機器學習中的線性迴歸算法,那麼如何來找到使得J(Θ)最小話的參數Θ呢,本篇博文將介紹一種常用的方法,梯度下降法來確定參數Θ值。 一、對於單特徵線性迴歸,梯度下降法的算法如下: repeat untile Θ no change { } 其中 α是步
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