文章 "数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降"

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新文章 数据科学与机器学习（第 06 部分）：梯度下降已发布：

梯度下降在训练神经网络和许多机器学习算法中起着重要作用。 它是一种快速而智能的算法，尽管它的工作令人印象深刻，但它仍然被许多数据科学家误解，我们来看看有关它的全部。

基本上，梯度下降是一种优化算法，用于查找函数的最小值：

梯度下降是机器学习中非常重要的算法，因为它可以帮助我们找到数据集最佳模型的参数。 我先解释一下术语成本函数。

作者：Omega J Msigwa

[Эдуард]

这里一开始就有一个错误：

第一次迭代

公式： x1 = x0 - 学习率 * ( 2*(x+5) ) )

x1 = 0 -0 .01*0.01* 2*(0+5)

x1 = -0.01 * 10

x1 = -0.1.

你在混淆视听。