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【小白学机器学习4】从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，到最速下降法，然后到随机梯度下降法
目录
1 从求f(x)的误差和函数E(θ)的导函数，开始通过参数θ去找E(θ)的最小值，从而确定最好的拟合曲线函数f(x)
1.1 从f(x) 对y 的回归模拟开始
1.2 从比较不同的f(x)的E(θ)，引出的问题
1.3 f(x) 的误差和E(θ)函数，可以变成…
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