梯度下降方法通过学习样本不断修改theta值，使得h(x)不断拟合，今天实验的是一种数学的方式来进行theta值的确定，目的跟之前是一样的，求J(θ)达到最小（极小）值，那么有：
令上式等于0，得：
下面用昨天的实验进行验证：
from numpy import *
x=mat('[1,1,4;1,2,5;1,5,1;1,4,2]')
y=mat('[19,26,19,20]')
print (x.T * x).I * x.T * y.T
结果为：
[[ -8.52651283e-14]
[ 3.00000000e+00]
[ 4.00000000e+00]]
而昨天随机梯度下降的实验结果为：
[0.00010493
2.99998
3.99998]
可见，结果是极其近似的，之间的差距基本可以忽略！
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