機器學習 -- 梯度下降法（Ⅳ 多元線性迴歸中的梯度下降法）

之前都使用二次曲線作爲損失函數進行梯度下降法過程的模擬。本次將梯度下降法應用在多元線性迴歸中。 由於多元線性迴歸中θ 爲一組向量，故將J對θ求導變爲J對θ向量分別求偏導。 目標： 根據上式發現：計算出的梯度大小與樣本數量有關，若樣本數量越大則梯度越大。（不合理） 要使每個梯度求出來的值與m無關，故我們將整個梯度值除以m。

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