機器學習之梯度下降法
在吳恩達的機器學習課程中，講了一個模型，如何求得一個參數令錯誤函數值的最小，這裏運用梯度下降法來求得參數。
首先任意選取一個θ
令這個θ變化，怎麽變化呢，怎麽讓函數值變化的快，變化的小怎麽變化，那麽函數值怎麽才能變小變得快呢，求偏導，剛開始不太清楚，就是要求每一個θ，看看錯誤函數在哪一個方向上變化得快，所有θ的分量集合起來，就能讓J（θ）變化變小的最快。
機器學習之梯度下降法
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