【吳恩達機器學習】學習筆記——梯度下降
梯度下降算法能夠幫助我們快速得到代價函數的最小值 
算法思路：
- 以某一參數為起始點
- 尋找下一個參數使得代價函數的值減小，直到得到局部最小值
梯度下降算法：
- 重復下式直至收斂，其中α為學習速率，表示找到局部最小值的速率
- 並且各參數θ0,...,θn必須同時更新，即所有的θj值全部都計算得到新值之後才將參數值代入到代價函數中
數學原理：沿梯度方向，函數變化率/方向導數最大
【吳恩達機器學習】學習筆記——梯度下降
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