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線性迴歸與梯度下降算法
時間 2020-12-24
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梯度下降算法
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一、單變量線性迴歸 1.1 線性迴歸模型 其中J(θ0,θ1)是代價函數,目標可以用下圖來理解,也就是尋找θ0和θ1,使J(θ0,θ1)最小,即三維空間中的最低點。 1.2 梯度下降算法 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
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