梯度下降公式理解（爲什麼使用cost function的導數？）

在gradient descent 梯度下降公式中，一般的表達都是如下： 之前沒有認真思考這個公式爲什麼這樣定義？只理解到學習率如何影響到最小值的獲得。 但是學習率 α 後爲什麼用 θ1處的求導呢？在吳恩達的課程論壇中也看到類似的提問： 論壇鏈接：爲什麼用這個公式 有個回答很清楚，我直接貼過來了。可以看出，其實可以不必使用cost function的導數。 但是用cost fucntion求導肯定

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