视频来源：
李宏毅机器学习(2017)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
https://www.bilibili.com/video/av10590361/?p=4
重点：
（1）调节lr（learning rate步长），lr参数的调节。迭代次数为1000次
lr=0.0000001
结果
步长较小的情况走了10000步，才刚刚转方向 矩离 X是我们的最佳解 较远
（2）lr放大十倍 矩离最优解（x符号哪里）较劲了
（3）放大100倍（步子太大错过了转向以及最优解）
解决方法---个性化为参数w和b分别的设置lr--------称为Adagrad
运行结果：