關於梯度下降 - 線性迴歸的
有了線性方程以及他的代價函式：
然後我們的目標就是通過調整 theta0, theta1 最小化 J 的值。
那麼梯度下降演算法的公式如下：
alpha 是學習率，後面是對J和theta求偏導，以便得到這個點斜率，如果斜率為正就逐漸縮小theta，這樣就逐步的調整到適合的theta
在Octave中表示為：
theta = theta - (alpha/m) * X' * (X*theta - y) 迴圈呼叫這個計算多次已達到收斂。
最後就能得出這樣一組 theta
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