梯度下降算法
注：
- :=是赋值的意思
- 右边错误是因为temp1中采用了更新后的θ0，而梯度下降算法中要求的是同时更新；右边是另外一种算法
- α太大，可能会导致不收敛
线性代数知识：
矩阵的加减乘除算法、单位矩阵、逆矩阵运算、矩阵的转置定义相关知识
特征缩放法
目的：加快梯度下降算法的收敛速度。
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问题描述：如上左图，如果取值θ1=（0 ，5），θ2=（0，2000），则代价函数的2D图会如左图所示，很狭长，在用梯度下降算法寻找最小值的路线可能是弯弯曲曲，需要废掉很长的时间；
当我将θ1，θ2取值分别除以他的取值长度5，2000后，得到的取值范围再画2D图（上右图），则寻找收敛值得曲线会是趋向于一条直线，故这样会大大加快收敛得速度
注：缩放之后的值不能太小，也不能太大；经验值：（-3，3）之间都能接受。
均值归一化
目的：加快梯度下降算法的收敛速度
注：
不同的人算出来的范围可能有出入，但是这并不影响最终结果，这些方法只是为了加快收敛速度。
调整学习率α值
如果代价函数出现了下面这种情况，那么很有可能是学习率α取值太大引起的；（确保编程没有错误的情况下）
适当的学习率值，对于寻找收敛值很关键；
太大，可能出现不收敛；
太小，会出现收敛过慢；
所以再学习之前先做一系列的收敛测试，选择一个收敛中的最大的α值进行学习
