吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

梯度下降算法和线性回归算法比较如图:

吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法,关键在于求出代价函数的导数,即:

吴恩达机器学习笔记7-梯度下降III(Gradient descent intuition) --梯度下降的线性回归

  我们刚刚使用的算法,有时也称为批量梯度下降。实际上,在机器学习中,通常不太会
给算法起名字,但这个名字”批量梯度下降”,指的是在梯度下降的每一步中,我们都用到了
所有的训练样本,在梯度下降中,在计算微分求导项时,我们需要进行求和运算,所以,在
每一个单独的梯度下降中,我们最终都要计算这样一个东西,这个项需要对所有

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