機器學習-cs229-線性迴歸-梯度下降法

機器學習-cs229-線性迴歸part one 任務：預測房價 損失函數cost function 線性迴歸的邏輯： 梯度下降法 房價函數的梯度下降式子： 學習率learning rate：參數 α 求J(θ)的極小值 方法一：BDG 批量梯度下降，計算整個數據集的梯度 方法二：隨機梯度下降法 任務：預測房價 價格= F（面積，牀數） 目標函數: 向量表示: 損失函數cost function 我

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