機器學習筆記：梯度下降

梯度下降是一個用來求函數最小值的算法，我們將使用梯度下降算法來求出代價函數 J(θ0,θ1)的最小值。 梯度下降背後的思想是：開始時我們隨機選擇一個參數的組合（ θ0,θ1,...,θn），計算代價函數，然後我們尋找下一個能讓代價函數值下降最多的參數組合。 我們持續這麼做直到到到一個局部最小值（ local minimum） ,因爲我們並沒有嘗試完所有的參數組合，所以不能確定我們得到的局部最小值是

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