想要终止线程的运行，可以使用以下方法： 1、线程函数返回（最好使用该方法）。 2、通过调用ExitThread函数，线程将自行撤消（最好不使用该方法）。 3、同一个进程或另一个进程中的线程调用TerminateThread函数（应避免使用该方法）。 4、ExitProcess和TerminateProcess函数也可以用来终止线程的运行（应避免使用该方法）。 下面将详细介绍终止线程运行的方法：1-4，并说明线程终止运行时会出现何种情况：5。 1、线程函数返回 始终都应该将线程设计成这样的形式，即当想要线程终止运行时，它们就能够返回。这是确保所有线程资源被正确地清除的唯一办法。 如果线程能够返

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matlab终止以下代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x

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