梯度下降算法以及與線性迴歸模型的結合闡述

梯度下降算法在機器學習領域是非常重要的一個解決問題的方法，目的就是基於歷史數據，擬合出一個理想的模型。 一、梯度下降算法闡述 1.1 梯度下降闡述 梯度下降算法是對損失函數(cost function)進行求導，最後目標是獲得使損失函數的導數最小或者相對最小的參數值。 具體分析，損失函數 J(θ0,θ1)，圖形化表示損失函數如圖： 梯度下降算法的目的就是將(θ0,θ1)對應的 J(θ0,θ1)從較

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