文件名称：多变量梯度下降-贴片电子元件丝印查询（带完整目录）
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更新时间：2024-06-30 14:44:10
机器学习
4.2 多变量梯度下降 参考视频: 4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv 与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是所有建模误差的平方和，即： 其中： 我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。 多变量线性回归的批量梯度下降算法为： 即： 求导数后得到： 当 n>=1 时，