梯度下降

最新推荐文章于 2025-07-03 09:06:21 发布
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一、损失函数、代价函数、目标函数
损失函数（loss function）：定义在单个样本中，计算一个样本的误差
代价函数（cost function）:定义在整个训练集上，是所有样本误差的平均，即损失函数的平均
目标函数（object function）:最终需要优化的函数

二、梯度下降
意义：将代价函数实现最小化

思路：1，给定θ0和θ1，即点的位置
2，通过不停地调整θ0和θ1的值，使得J(θ0,θ1)的值变小，最终找到局部最小值
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