【梯度下降算法】{2} ——多元线性回归中的梯度下降法

此处分析一下多元线性回归模型中的梯度下降法。

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线性回归模型的损失函数：

即使是对于样本特征数只有1的线性回归中，θ中也包含两个值θ0和θ1。

梯度下降法的实现过程：

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代价函数：

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梯度下降法：

当使用梯度下降法求代价函数函数最小值的时候，有时要对目标函数进行设计，例如▽J(θ)式子后面的分母m就是后期添加上去的，以防梯度大小和样本数量m有关，这是不合理的。

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参考资料：bobo老师机器学习教程