l线性回归，梯度下降和正规方程

线性回归：顾名思义，就是学得一个线性模型以尽可能准确地来预测输出。对一个线性模型，重要的是，假设，代价函数，和如何最小化最小化函数三点。 上图是线性回归的一般形式，θ代表参数，x代表特征。假设x0=1后则可以写成矩阵形式。 代价函数J(θ)，通常采用均方误差 一些表达式还会再除以一个m（样本数），可能是为了控制参数范围，因为如果样本数m够大，那么J（θ）也会不小，所以除以m控制范围，其中1/2为了

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