x1,x2...是我们所选取的特征，h(x)是我们所建立的模型，其中有n+1个参数。令x0=1,则
作为损失函数，我们的目的是使得上式最小。
对参数进行赋值，使得损失函数按梯度下降最快的方向进行，一直迭代下去，最终得到局部最小值。α是学习率，决定了沿梯度下降的方向迈出的步子有多大。
图中红点的导数，即该点的斜率为正斜率，参数值向左移动，就要减去该参数的导数。
正规方程通过求解下面的方程来找出使得损失函数最小的参数：
利用正规方程解出向量：
推导过程：
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本文标题：线性回归
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