线性回归的梯度下降

利用线性回归的梯度下降找到局部最优解使其代价函数的值最小。
代价函数：

$$J(\theta_0,\theta_1)={1\over 2m}\sum_{i=1}^m(h_\theta(x^{(i)})-y^{(i)})^2$$
通过


找到 $\theta_0$和 $\theta_1$使其最小
大致过程用一下两幅图来表示(省略了过程，过程即用到上面所提到的公式)


梯度下降一步一步寻找直至最优。