必須說對我這種數學不好的人來說，看一集這樣的課程需要死掉好多腦細胞。
第二集中，教授給出了乙個監督性學習演算法的公式——梯度下降。
一切從乙個式子開始，當你有了兩個條件x1 , x2 ，想要獲得h(x)，那麼公式應該是這樣的：
更簡潔的寫法也就是：
h(x)是計算值，y是實際的答案，注意，這個公式是用來訓練機器的，所以y來自訓練樣本的真是的答案，h(x)是電腦的答案。
注意：係數二分之一只是為了後面計算的簡便加上去而已。
既然要訓練電腦，那麼給了它樣本，就要告訴他，你算得對不對，可見，如果電腦算對了，j（θ）是0，但是現實之中，電腦很難百分百準確，因此我們只能最小化j（θ）。
所以，訓練電腦的過程就是，不斷給樣本資料和答案，然後告訴電腦對不對。
其實就是上面所說的最小化j（θ），怎麼做到？教授用了乙個二元一次方程形成的影象（類似一座山）告訴我們：站在影象上方，不斷地往j（θ）的0值的方向跑去，並且是往最陡的方向，因為這樣最快。
站在影象上方的**取決於引數θ，但是當你站在了乙個位置之後，如何知道哪個方向是下降最快的？
所以，只要在上面這個項的前面加上負號和乙個引數α（控制你在方向上走一步的長度，太大了有可能最後有可能跑到了0的下邊，太小計算機計算量會太大），再用迭代法，就能使得引數進行自我調整：
化簡之後的公式是：
好了，這就是批梯度下降法，你可以發現計算乙個θ，就需要遍歷整個樣本，對於大資料的，計算機可能承受不來的，可以利用以下公式，但是注意，這個降低準確性
在後邊的十分鐘，教授還說了一大堆，其中有一部分我沒聽懂，所以就不說明了。
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