梯度下降

什麼是梯度下降法？ 梯度:  是表示模型或者函數在某個點的位置法向量,所以它的方向表示下降最快或者上升最快 損失函數 　　　　　　　　　　　　　　 說明一下這個式子的含義:　J表示給定的函數預測值和實際值Y的均方差,它反映的是預測值與實際值的一個偏離的程度.  我們是否可以用梯度下降算法來快速的無限逼近,使得J達到最小,當J達到最小的時候,那麼我們這個時候的,不就是無限接近真是且理想的的那個權重麼

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