【吳恩達機器學習】學習筆記——2.7第一個學習算法=線性回歸+梯度下降
梯度下降算法： 線性回歸模型：
線性假設：
平方差成本函數：
將各個公式代入，對θ0、θ1分別求偏導得：
再將偏導數代入梯度下降算法，就可以實現尋找局部最優解的過程了。
線性回歸的成本函數總是一個凸函數，故梯度下降算法執行後只有一個最小值。
“批”梯度下降：每一個步驟都使用所有的訓練樣本
【吳恩達機器學習】學習筆記——2.7第一個學習算法=線性回歸+梯度下降
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