Coursera Machine Learning 学习笔记（七）
浏览数：38 /
时间：2015年06月20日
- Gradient descent for linear regression
这里我们将梯度下降算法应用到线性回归模型中，我们先回顾一下梯度下降算法以及线性回归模型：
然后我们将梯度下降算法中的斜率也就是偏导数展开：
多数情况下，线性回归模型代价函数的分布形如凸面体，因此局部最小值也就相当于全局最小值：
下面是整个收敛以及参数确定过程：
郑重声明：本站内容如果来自互联网及其他传播媒体，其版权均属原媒体及文章作者所有。转载目的在于传递更多信息及用于网络分享，并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责，也不构成任何其他建议。
