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吴恩达机器学习(六)线性回归的梯度下降
2023-11-03
线性回归的梯度下降
线性回归模型:线性假设函数 + 平方差代价函数
梯度下降算法可以优化J(θ0,θ1)最小平方差代价函数,实现好的梯度下降算法的关键,在于在导数项。
线性回归的代价函数,形状总是凸函数(convex),只有一个全局最优解。
在梯度下降的过程中,假设函数h会逐渐和数据
拟合
。
以上我们所用到和了解的梯度下降方法,叫做
Batch梯度下降法
。
Batch梯度下降法:走的每一步都会全览整个数据集。
梯度下降一般用于比较大的数据集。
使用
正规方程组方法
,可以计算出代价函数J的最小值,而不用多步骤的使用梯度下降。
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