22-线性回归中的梯度下降法
线性回归中的梯度下降法 之前我一直都是使用二次曲线作为损失函数来模拟梯度下降法的过程，这篇博客主要是将梯度下降法运用在多元线性回归中。 对于线性回归的问题，我们的损失函数 J： 也就是每一次线性预测的结果和这个数据对应的真值之间差的平方的和，就是我们的损失函数 J。而对于我们的参数来说，绝不仅仅只有一个 theta，我们这个 theta 是一个向量，从 0 到 n 一共有 n+1 个元素，其中 n 是我们样本中的特征数量。 即使是对于我们的简单线性回归来说，也就是只有一个样本特征的情况
