梯度降低法，最小二乘法求線性迴歸

一.梯度降低法：函數 咱們假設迴歸函數爲：spa         ，這裏x0 = 1.3d 定義迴歸函數和實際值之間差的均方和爲損失函數：blog       ，m爲樣本數量ast 咱們的目的是求出使損失函數最小的參數的值。求最小值，對於每一個參數，求出梯度並使梯度等於0，此時的即爲對於參數來講，損失函數最小。im 是包含全部參數的一維向量，咱們先初始化一個，在這個值之上，用梯度降低法去求出下一組

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