2018年2月21日
【吴恩达机器学习】学习笔记——2.7第一个学习算法=线性回归+梯度下降
摘要： 梯度下降算法： 线性回归模型： 线性假设： 平方差成本函数： 将各个公式代入，对θ0、θ1分别求偏导得： 再将偏导数代入梯度下降算法，就可以实现寻找局部最优解的过程了。 线性回归的成本函数总是一个凸函数，故梯度下降算法执行后只有一个最小值。 “批”梯度下降：每一个步骤都使用所有的训练样本 阅读全文
posted @ 2018-02-21 16:56 JJJanepp 阅读(277) 评论(0) 推荐(0) 编辑