勾配の下がるいくつかの理解について

               ，            ：     ，      ，     ，  

最も速い下山の道ではなく、毎回の観察は、最適なthetを探す方法です.勾配降下は回帰問題を伴うが,一般に勾配降下は回帰問題のパラメータthetの最適解を求めるためである.下に1つのウェブサイトを貼って、Cコードがあって、私は恥をかきませんhttp://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6998517 上のブログのコードでは、バッチ勾配の低下とランダム勾配の低下の違いは、バッチ勾配の低下が一歩進むたびに、すべてのトレーニングセットを訓練し、ランダム勾配の低下であることが明らかになりました.一歩歩くと1つの訓練集で訓練する.