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线性回归的梯度下降
其他
2018-08-10 10:26:12
阅读次数: 0
利用线性回归的梯度下降找到局部最优解使其代价函数的值最小。
代价函数:
J
(
θ
0
,
θ
1
)
=
1
2
m
∑
i
=
1
m
(
h
θ
(
x
(
i
)
)
−
y
(
i
)
)
2
J
(
θ
0
,
θ
1
)
=
1
2
m
∑
i
=
1
m
(
h
θ
(
x
(
i
)
)
−
y
(
i
)
)
2
通过
找到
θ
0
θ
0
和
θ
1
θ
1
使其最小
大致过程用一下两幅图来表示(省略了过程,过程即用到上面所提到的公式)
梯度下降一步一步寻找直至最优。
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转载自
blog.csdn.net/qq_42496432/article/details/81557864
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