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@@ -490,7 +490,7 @@ ${h_\theta}\left( x \right)={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}^
 
 $J\left( \theta  \right)=\frac{1}{2m}\sum\limits_{i=1}^{m}{[({{({h_\theta}({{x}^{(i)}})-{{y}^{(i)}})}^{2}}+\lambda \sum\limits_{j=1}^{n}{\theta _{j}^{2}})]}$
 
-如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：
+如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对$\theta_0$进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：
 
 $Repeat$  $until$  $convergence${