[ 机器学习

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函数:\\(J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
目标:\\(\\beginmatrix min\\\\ \\theta_0,\\theta_1 \\endmatrix\\)** \\(J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
大纲:

  • 从某一\\(\\theta_0, \\theta_1\\)开始
  • 不断改变\\(\\theta_0, \\theta_1\\),以减少\\(J(\\theta_0,\\theta_1)\\),直到其达到最小值。

梯度下降算法

repeat until convergence
\\(\\theta_j := \\theta_j - \\alpha\\frac\\partial\\partial \\theta_jJ(\\theta_0,\\theta_1)\\)  \\((for\\ j = 0\\ and\\ j = 1\\))

正确:同步更新

tmp0 \\(:= \\theta_0 - \\alpha\\frac\\partial\\partial \\theta_0J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
tmp1 \\(:= \\theta_1 - \\alpha\\frac\\partial\\partial \\theta_1J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
\\(\\theta_0 :=\\) temp0
\\(\\theta_1 :=\\) temp1

不正确:

tmp0 \\(:= \\theta_0 - \\alpha\\frac\\partial\\partial \\theta_0J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
\\(\\theta_0 :=\\) temp0
tmp1 \\(:= \\theta_1 - \\alpha\\frac\\partial\\partial \\theta_1J(\\theta_0,\\theta_1)\\)
\\(\\theta_1 :=\\) temp1

以上是关于[ 机器学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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