第四章线性回归算法进阶 4.2梯度下降法求解多变量线性回归   梯度下降法是对最小二乘法进行优化求解回归的一种算法，它采用了迭代的形式来寻找成本函数J(θ)的最小值。其中J(θ)：
4.2.1梯度下降的含义 定义：   来自于数学中的微积分，通过对多元函数参数求偏导数，把求得的各参数的偏导数以向量的形式写出来就是梯度。 几何意义：   函数变化增加最快的地方   梯度上升：     沿着梯度向量的方向更容易找到函数的最大值。   梯度下降：     沿着梯度向量相反的方向，梯度减小最快，更容易找到函数的最
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