【Stanford|斯坦福-机器学习:线性回归-单特征梯度下降+动态图】python3实现

说明： 本文内容为【吴恩达-Stanford University Machine Learning】的学习总结笔记。

概念：

在吴恩达老师斯坦福机器学习教程第一讲，使用监督方法-线性回归建立模型，线性预估模型函数：

  

设其中X0=1，则有：

使用梯度下降方法计算参数θ：

取得参数θ，即可使用线性回归模型预测数据。

本文内容主要目的是了解梯度下降的实现，及掌握使用matplotlib 库animation可视化梯度下降过程的方法。更多的概念请参考：

1. 网易公开课 斯坦福机器学习教程视频，搜机器学习即可；
2. 网上有很多个人博客有很好的总结：机器学习算法入门之(一) 梯度下降法实现线性回归    、    机器学习入门：线性回归及梯度下降

python实例：单梯度下降+动图过程