05 ，梯度下降：原理
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2024-04-27 17:41:43
1 ，θ 不一定可求 ：
- 并不是在任何情况下，θ 都能求出来的
2 ，梯度 ：
- 理论 ： 坡度最陡的方向
- 如图 ：
3 ，梯度下降方向 ：
梯度的反方向
4 ，梯度下降求解 ：
- 直接求解 ： 那是线性回归的一种特例，不适用所有情况
- 常规套路 ：
交给机器一堆数据，然后告诉它什么样的学习方式是对的（目标函数），然后让它朝着这个方向去做
- 优化 ： 一小步一小步的走
5 ，梯度下降目标 ： 走到山谷的最低点
- 找到当前最合适的方向
- 走那么一小步，走快了该”跌倒 ”了
- 按照方向与步伐去更新我们的参数
