Stanford機器學習---第三講. 邏輯迴歸和過擬合問題的解決 logistic Regression & Regularization
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在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
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在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
第三講. 邏輯迴歸和過擬合問題的解決 logistic Regression & Regularization
在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
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