文件名称：衍生产品介绍ds-apply-000
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更新时间：2024-03-21 10:52:24
JupyterNotebook
直线导数 学习目标 了解导数是函数的瞬时变化率 了解如何计算直线的导数 介绍 在讨论梯度下降算法步长的课程中，我们填写了有关如何使用梯度下降找到“最佳拟合”回归线的更多信息。 即，我们学习了如何有效地改变回归线的y截距以最小化残差平方和。 我们通过将一个回归线参数-假设我们的y截距$ b $的变化的大小和方向校准为在该值$ b $处与成本曲线相切的直线的斜率来完成此操作。 切线是指在给定点“仅接触”曲线的线。 下面的曲线显示了具有$ b $不同值的回归线的RSS。 我们的橙色，绿色和红色线分别在各自的点处与曲线相切。 使用我们的梯度下降算法，斜率的绝对值越大，我们的回归线参数的变化就越大-也就是说，我们的步长就越大。 当斜率在$ b = 70 $时为-146.17时，我们采取的步幅要比在$ b = 85 $时斜率等于-58.51时更大。 到目前为止，这是我们所知道的： 如何通过使
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