机器学习线性回归算法实验报告_吴恩达机器学习系列4：线性回归的梯度下降算法...
之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法（Gradient Descent For Linear Regression），还记得我们学过的线性回归函数、代价函数和梯度下降算法吗？如果忘记了，让我们一起来回
之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。
这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法（Gradient Descent For Linear Regression），还记得我们学过的线性回归函数、代价函数和梯度下降算法吗？如果忘记了，让我们一起来回忆一下，如下图（左为梯度下降，右为线性回归和代价函数）：
分别求出 j=0 和 j=1 时代价函数的偏导数，
带入梯度下降算法中，得到：
这个算法也叫做「Batch」梯度下降（「Batch」 Gradient Descent ），他的特点就是每次进行梯度下降都要使用整个数据集。
恭喜你，到目前为止你已经学会了第一个机器学习算法！这个算法在解决线性回归问题中十分好用。你已经成功地在通往机器学习的道路上迈出一小步了。
ps. 本篇文章是根据吴恩达机器学习课程整理的学习笔记。如果想要一起学习机器学习，可以关注微信公众号「SuperFeng」，期待与你的相遇。
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