吳恩達機器學習筆記11-梯度下降法實踐2-學習率
梯度下降算法收斂所需要的叠代次數根據模型的不同而不同，我們不能提前預知，我們
可以繪制叠代次數和代價函數的圖表來觀測算法在何時趨於收斂。
也有一些自動測試是否收斂的方法，例如將代價函數的變化值與某個閥值（例如0.001）
進行比較，但通常看上面這樣的圖表更好。
梯度下降算法的每次叠代受到學習率的影響，如果學習率??過小，則達到收斂所需的叠
代次數會非常高；如果學習率??過大，每次叠代可能不會減小代價函數，可能會越過局部最
小值導致無法收斂。
通常可以考慮嘗試些學習率：
?? = 0.01，0.03，0.1，0.3，1，3，10
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