机器学习(2)

2017-12-04 16:28 rick

我们已经有了成本函数，也有均方误差函数来判断成本函数的好坏。现在需要得出最好参数的方法。 这就是梯度下降法。 想象一下，我们根据0和1来描绘我们的假设函数。这里我们不是绘制x和y本身，而是把0放在x轴上，把1放在y轴上，在垂直的z轴上放置均方误差函数。我们图上的点将是成本函数的结果与实际参数的结果之差。 下图描述了这样的设置。 当我们的成本函数处于图的坑底时，即当它的值是最小值时，就成功了。红色箭头显示图中的最小点。我们这样做的方式是通过我们的成本函数的导数（函数的切线）。切线的斜率是那个点的导数，它会给...