线性回归-梯度下降 初始点 J0o,01)。 最小值 对于线性回归，假设函数表示为： h(c1,x2,.xn)=00+01x1+..+0nxn. 其中6(i=0,1,2.n)为模型参数，x(i=0,1,2..n)为每个样本的n个特征 值。这个表示可以简化，我们增加一个特征x=1,有： ho(c0,t,.xn）=∑0 i=0 损失函数为： m J(o,01.,0n)=∑(ha(xo,c1,.xn）-)2 =0
#. θi (i = 0,1,2... n)$xi (i = 0,1,2... n)%"!'n& 
-+( )& x0 = 1  * ,+(