到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法
是更好的解决方案。如：
即：
运用正规方程方法求解参数：
注：对于那些不可逆的矩阵（通常是因为特征之间不独立，如同时包含英尺为单位的尺
寸和米为单位的尺寸两个特征，也有可能是特征数量大于训练集的数量），正规方程方法是
不能用的。
总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数
到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法
是更好的解决方案。如：
即：
运用正规方程方法求解参数：
注：对于那些不可逆的矩阵（通常是因为特征之间不独立，如同时包含英尺为单位的尺
寸和米为单位的尺寸两个特征，也有可能是特征数量大于训练集的数量），正规方程方法是
不能用的。
总结一下，只要特征变量的数目并不大，标准方程是一个很好的计算参数