第四章
线性回归 算法进阶
4.2
梯度下降法 求解多变量
线性回归梯度下降法
是对最小二乘法进行优化
求解
回归的一种
算法，它采用了迭代的形式来寻找成本函数J(θ)的最小值。其中J(θ)：
4.2.1梯度下降的含义
定义：
来自于数学中的微积分，通过对多元函数参数
求偏导数，把
求得的各参数的偏导数以向量的形式写出来就是梯度。
几何意义：
函数变化增加最快的地方
梯度上升：
沿着梯度向量的方向更容易找到函数的最大值。
梯度下降：
沿着梯度向量相反的方向，梯度减小最快，更容易找到函数的最
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