Bonne_chance

摘要： 通常最优化一个损失函数： \(cost = \jmath (\theta ) = \frac{1}{2m} \sum_{m}^{i=1} (h_{\theta } (x^{i})-y^{i}))^{2}\) 梯度向量的方向即为函数值增长最快的方向。简单说就是损失函数以最快的速度减小，就是梯度的方向。 阅读全文