（十二）機器學習_正規方程（區別於迭代方法的直接解法）

1、概要 這裏我們將學習正規方程，對於某些線性迴歸問題，它可以給我們更好的方法來得到求得參數theta的最優值。 2、簡單對比梯度下降法和正規方程 梯度下降法是通過迭代的方法，逐漸收斂到代價函數的最小值處即全局最優解處，來獲得參數theta的最優解。 而正規方程是一個可以解析theta的方法，即可以一步直接得到theta的最優解。 3、對正規方程的直觀感受 舉例：一個簡單的代價函數如右圖 如何求得

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