ML學習筆記第二週（二）：計算參數分析

1 正規方程（Normal Equation） 之前已經說過了求解代價函數J(θ)最小值的方法——梯度下降法，但是梯度下降法需要多次迭代，而且需要不斷的嘗試來尋求一個合適的學習速率α。其實是還有其他方法來求J(θ)最小值的。 如下所示，對於具體的代價函數J(θ)，可以分別對每個參數θi進行求偏導並令其爲零，對於含有n個參數的代價函數，會得到n個方程組，聯立求解即可求得J(θ)取最小值時的各個參數的

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