梯度下降策略

梯度下降 引入：當我們得到一個目標函數後，如何進行求解？ 直接求解?（並不一定可解，線性迴歸可以當做是一個特例） 常規套路：機器學習的套路就是我交給機器一堆數據，然後告訴他什麼樣的學習方式是對的（目標函數），然後讓它朝着這個方向去做 如何優化：一口吃不成個胖子，我們要靜悄悄的一步步的完成迭代（每次優化一點點，累積起來就是個大成績了） 目標函數： J ( θ 0 , θ 1 ) = 1 2 m ∑

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