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摘要： 梯度下降算法是使代价函数最小的一种算法。梯度下降法也可以应用于更一般的函数。 梯度下降法就是先给参数一个初始值，然后通过不断改变参数的值来找到函数的最小值。给参数选取的初始值不同，所得到的局部最优解也不同。 埃尔法是梯度下降的步长。需要同时更新两个参数。蓝色方框里的是导数项。 两个参数同时更新。 当 阅读全文

摘要： 线性回归是监督学习的一种，将训练集放入一个模型中，根据输入的x就会输出相应的y，并且在坐标系中是直线，这种模型就是线性回归。 y=a*x+b;这个就是线性回归的的函数模型，所以在线性回归问题中，我们需要确定a和b的值。要进行一个最小化的问题。 就是找到a和b，使得这个式子的值最小。就是预测值-实际值 阅读全文