Cousera Machine Learning 笔记：Gradient Descent

公式：

Repeat Until Convergence {

for (j from 0 to n)

temp j = theta j - alpha * d(J(theta 0, theta 1, .. theta n)) / d theta j; // 即求cost function的theta j的偏导

theta j = temp j // 这里一定要用temp，否则会改变求theta j之前的theta 值

// 要注意编程中的simultanious update

}

这里的alpha是learning rate，表示了每次下降的“步伐”有多大。

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