（三）Deep Learning筆記：單變量線性迴歸2

1 梯度下降 1.1概念 梯度下降可用來求解代價函數J(θ0,θ1)的最小值或局部最小值，其計算步驟如下： 1） 首先給θ0,θ1賦初值，一般設θ0=0，θ1 =0； 2）不斷的改變θ0,θ1來減小J(θ0,θ1)的值，直至J(θ0,θ1)達到預期的最小值； 可通過3D圖更直觀的理解梯度下降的工作過程。圖中所示即爲代價函數J(θ0,θ1)的圖像，x軸、y軸分別代表θ0、θ1。想象這是公園的兩座小山

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