机器学习之梯度下降算法Gradient Descent

本文深入探讨了机器学习中的梯度下降算法,包括代价函数J(θ)和其导数∂J/∂θj的角色,以及如何通过调整参数来优化模型。介绍了在回归问题和分类问题中的应用,例如房价预测和良性恶性肿瘤预测,并提供了MATLAB代码示例进行代价函数计算和梯度下降算法的实现。

      梯度下降算法:

机器学习实现关键在于对参数的磨合,其中最关键的两个数:代价函数J(θ),代价函数对θ的求导∂J/∂θj。

如果知道这两个数,就能对参数进行磨合了:其中 α   为每步调整的幅度。

其中代价函数公式J(θ)

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