每一件與眾不同的絕世好東西，其實都是以無比寂寞的勤奮為前提的三幻，要么是血就漾，要么是汗，要么是大把大把的曼妙青春好時光
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自信首妖，勇敢，新希望
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如果我的文章中某一章節(jié)的細節(jié)部分難以理解，請給我留言袖外。我會更新文章使讀者能夠有所收獲史隆。
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IT從業(yè)20余年，愛好廣泛颖杏，本科時修英語纯陨、計算機，研究生修美學(xué)留储、心理學(xué)翼抠。早年創(chuàng)過業(yè)，后就職多家全球知名IT外企获讳，現(xiàn)工作于某研究院阴颖。性格淡泊寧靜，書癡一枚丐膝，閑時碼碼字量愧。兼任多家平臺簽約作者。愿傾盡一生之力帅矗，讀經(jīng)典好書偎肃，寫有厚度的文字，過有深度的人生浑此。
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左手科技互聯(lián)網(wǎng)凛俱，右手文娛與消費紊馏。
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前華為技術(shù)專家朱监，專注于性能優(yōu)化，架構(gòu)設(shè)計和Flutter跨平臺技術(shù)研究暖哨。公眾號：Flutter那些事赌朋，Github:<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FAweiLoveAndroid%2F" target="_blank">https://github.com/AweiLoveAndroid/</a>
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不要做落葉沛慢，做一棵樹
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文章寫得很好，代碼中error_function函數(shù)中 系數(shù) 1/（2m） 你寫成了(1./2*m)达布。導(dǎo)致最終得到的誤差結(jié)果J(θ）= 405 多 团甲。如果把原理再推倒一下就更好了
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文章寫的很好, 通俗易懂.
不過我有幾個地方卡殼了:
"求解出代價函數(shù)的梯度，也就是分別對兩個變量進行微分"這一段
代價函數(shù)J(Θ), 對Θ0和Θ1分別求偏導(dǎo), 如何得出文章中圖片給出的公式的?即?J/?Θ0, ?J/?Θ1
另外代碼實現(xiàn)之前的最后兩個公司
"將代價函數(shù)和梯度轉(zhuǎn)化為矩陣向量相乘的形式"這一段的公式
沒有理解是如何將代價函數(shù)轉(zhuǎn)換過來的.
請賜教, 謝謝 -
80后，湖南人产还，現(xiàn)居北京匹厘，傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)業(yè)者。我是tony脐区，在北京為您講述值得關(guān)注的商業(yè)故事愈诚。微信公號：商業(yè)咖啡館，敬請關(guān)注牛隅！
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產(chǎn)品經(jīng)理的公眾號：產(chǎn)品微言
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讓我們一起：思考未來&踐行當(dāng)下！
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孟永輝，資深行業(yè)研究專家显设，作家框弛，行業(yè)觀察家。
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