梯度下降：用来求函数最小值的算法，使用梯度下降算法来求出代价函数的最小值。
梯度下降思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合 ，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完所有的参数组合，所以不能确定我们得到的局部最小值是否便是全局最小值（global minimum），选择不同的初始参数组合，可能会找到不同的局部最小值。
批量梯度下降（batch gradient descent）算法的公式为：
实现梯度下降算法的微妙之处是，在这个表达式中，如果你要更新这个等式，你需要同时更新
