批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）
批量梯度下降：在梯度下降的每一步中都用到了所有的訓練樣本。
思想：找能使代價函數減小最大的下降方向（梯度方向）。
ΔΘ = - α▽J α：學習速率
梯度下降的線性回歸
線性模型的代價函數：
對於更新項，為什麽是 - α▽J ：
Θ如果在極值點右邊，偏導大於0，則Θ要減去偏導的值（Θ偏大，減去一個正值）
Θ如果在極值點左邊，偏導小於0，則Θ要減去偏導的值（Θ偏小，減去一個負值）
實現方法：同步更新每個Θ
特點：梯度下降法即使α取很大也可以收斂到局部最小值。
隨著算法的進行，越接近最小值點偏導的那一項越小，Θ的變化量也就越小。
圖中可以看出，初始Θ取粉色點所在的值，隨著算法的進行步長越來越小。
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