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一元线性回归的梯度下降

1.Linear regression of one variable：

一个一次线性模型： (预测值：prediction)

2.代价函数 cost function:

3.梯度下降 gradient descent: 就是求偏导数，为了使代价函数最小化

（求导时求和符号可无视，试一下就知道了）

α是学习率，太小下降速度太慢，太大容易冲过最低点


用所有数据训练一次，更新一次权重系数θ0和θ1，再将所有数据训练一次，再更新一次θ0和θ1，一个 for循环

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