Andrew Ng 's machine learning lecture note (2)

本文讨论了如何使用梯度下降法来最小化成本函数。通过调整参数θ0和θ1,并选择合适的学习率α,可以有效地使成本函数收敛。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

In this part , I am going to talk about how to minimize the cost function .
In Andrew's class , He talked about a method called gradient decent . 

is the cost function ,of course ,there can be more varibles rather than theta 0,theta 1 .

Alpha is the learning rate . Alpha can not be too big , or the theta can not be converged .  And alpha can be a fixed value . In calculating , theta 0 ,theta 1 must be calculated simultaneously . 
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