吳恩達機器學習筆記21-正則化線性回歸(Regularized Linear Regression)
對於線性回歸的求解，我們之前推導了兩種學習算法：一種基於梯度下降，一種基於正
規方程。
正則化線性回歸的代價函數為：
如果我們要使用梯度下降法令這個代價函數最小化，因為我們未對theta0進行正則化，所以梯
度下降算法將分兩種情形：
對上面的算法中?? = 1,2, . . . , ?? 時的更新式子進行調整可得：
可以看出，正則化線性回歸的梯度下降算法的變化在於，每次都在原有算法更新規則的
基礎上令??值減少了一個額外的值。
我們同樣也可以利用正規方程來求解正則化線性回歸模型，方法如下所示：
圖中的矩陣尺寸為 (?? + 1) ? (?? + 1)。
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