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上传时间: 2020-12-25
详细说明：梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。
本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。
梯度下降
梯度下降原理：将函数比作一座山，我们站在某个山坡上，往四周看，从哪个方向向下走一小步，能够下降的最快。
在线性回归算法中，损失函数为
在求极小值时，在数据量很小的时候，可以使用矩阵求逆的方式求最优的θ值。但当数据量和特征值非常大，例如几万甚至上亿时，使用矩阵求逆根本就不现实。而梯度下降法就是很好的一个选
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