机器学习-批量梯度下降（BGD）

前言

本文主要介绍批量梯度下降与相关代码。
主要流程：
计算梯度，批量累计求和，更新参数，计算前后迭代损失差，看是否小于阈值，True则break，False更新当前error并进入下一轮循环。

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、批量梯度下降相关理论

将于后续更新！！！

二、代码

1.实例1

代码如下（示例）：

# y = theta0 + theta1*x  ---->x0=1