正規方程
梯度下降提供了一種最小化J的方法。讓我們討論第二種方法，這一次顯式地執行最小化，而不用叠代算法。在“方程”的方法，我們將最大限度地減少J通過明確其衍生物相對於θJ的，並使其為零。這使我們能夠在沒有叠代的情況下找到最佳θ。下面給出正規方程公式。
正規方程不需要進行特征縮放。
下面是梯度下降和正規方程的比較：
用正規方程計算，時間復雜度為O(n^3)。因此，如果我們有大量的特征，正常的方程將是緩慢的。實際上，當n超過10000時，可能是從正常解決方案到叠代過程的好時機。
正規方程
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