吴恩达老师机器学习课程个人笔记（第七课）

1.黄海广教授的完整笔记在pdf的P123~P129 2.正则化线性回归的目标，就是取到J( θ \theta θ)的最小值 3.正则化代价函数的梯度下降算法： 上面的 θ \theta θj的更新也可以写成这样子： 右边的 θ \theta θj的系数往往是个接近于1但是小于1的数（ α \alpha α很小但是m很大），所以每次 θ \theta θj的更新都相当于先把自己压缩一点，然后正常更

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