機器學習 吳恩達 筆記 （1）
多元線性迴歸 主要是對於線性迴歸的深化 針對每一次迭代中的第j的參數，將前一次的該參數值減去步長a*代價函數對於此參數的導數，注意多參數時需要先完成本次迭代即更新完n個參數之後才能進行下一次更新，不能將剛更新的參數帶入到後更新的參數更新過程中去。 座標系理解就是在此參數的維度上不斷靠近最低點，每次都減去步長乘斜率，而隨着迭代，斜率會越來越小最終降爲0，到達此參數維度上的最低點，而擁有多個參數同事到
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