对于线性回归，我们已经推导了两种算法：（1）基于梯度下降（2）基于正规方程
（1）将梯度下降法运用到线性回归正则化
常规的梯度下降法（将θ_0分离出来，因为之后对梯度下降法进行修改时会对θ_0区别对待）：
用正则化对梯度下降法进行修改：
每次迭代时，都将θ_j乘以一个比1略小的数，然后进行和之前一样的操作 ，从而达到对代价函数的梯度下降
（2）将正规方程法运用到线性回归正则化
对于线性回归，我们已经推导了两种算法：（1）基于梯度下降（2）基于正规方程
（1）将梯度下降法运用到线性回归正则化
常规的梯度下降法（将θ_0分离出来，因为之后对梯度下降法进行修改时会对θ_0区别对待）：
用正则化对梯度下降法进行修改：
每次迭代时，都将θ_j乘以一个比1略小的数，然后进行和之前一样的操作 ，从而达到对代价函数的梯度下降
（2）将正规方程法运用到线性回归正则化