吳恩達機器學習筆記9-多變量梯度下降
與單變量線性回歸類似，在多變量線性回歸中，我們也構建一個代價函數，則這個代價
函數是所有建模誤差的平方和，即：
其中：???(??) = ?????? = ??0 + ??1??1 + ??2??2+. . . +???????? ，
我們的目標和單變量線性回歸問題中一樣，是要找出使得代價函數最小的一系列參數。
多變量線性回歸的批量梯度下降算法為：
即：
求導數後得到：
當?? >= 1時，
我們開始隨機選擇一系列的參數值，計算所有的預測結果後，再給所有的參數一個新的
值，如此循環直到收斂。
代碼示例：
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