不同模型代价函数的梯度下降算法

梯度下降 reprat:θj=θj−α∂J(θ0,θ1⋯θn)∂θjforj=0,1⋯,n r e p r a t : θ j = θ j − α ∂ J ( θ 0 , θ 1 ⋯ θ n ) ∂ θ j f o r j = 0 , 1 ⋯ , n 多维情况 对于多维特征的时候，不同特征对应的取值范围可能会相差很大，这个时候对每个特征最好是进行变换，使得各个维度上的取值范围很相似。这时候的梯度下

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