1：假设函数的参数更新要做到同时更新，即先将求得的参数放在统一的temp中，然后同时赋值给对应的参数w0，w1,w2,w3.....
2：特征缩放和收敛速度问题
倘若，特征向量中一些特征值相差太大，就会导致代价函数特征参数的函数曲线很密集，以至于需要多次迭代才能达到最小值。
学习率：决定算法收敛的速度，较大的学习率，收敛速度较快，但是可能超过局部最小值，以至于代价函数不再收敛。
而较小的学习率，固然可以避免出现超过代价函数局部最小值问题，但是由于学习率较小很可能要通过很多事迭代，才能收敛到代价函数的局部的最小值。上面两个弊端要衡量把握好。