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@@ -461,7 +461,7 @@ initialTheta=zeros(2,1);
 参考视频: 7 - 2 - Cost Function (10 min).mkv
 
 上面的回归问题中如果我们的模型是：
-${h_\theta}\left( x \right)={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}}+{\theta_{3}}{x_{3}}+{\theta_{4}}{x_{4}}$
+${h_\theta}\left( x \right)={\theta_{0}}+{\theta_{1}}{x_{1}}+{\theta_{2}}{x_{2}^2}+{\theta_{3}}{x_{3}^3}+{\theta_{4}}{x_{4}^4}$
 我们可以从之前的事例中看出，正是那些高次项导致了过拟合的产生，所以如果我们能让这些高次项的系数接近于0的话，我们就能很好的拟合了。
 所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数$\theta $ 的值，这就是正则化的基本方法。我们决定要减少${\theta_{3}}$和${\theta_{4}}$的大小，我们要做的便是修改代价函数，在其中${\theta_{3}}$和${\theta_{4}}$ 设置一点惩罚。这样做的话，我们在尝试最小化代价时也需要将这个惩罚纳入考虑中，并最终导致选择较小一些的${\theta_{3}}$和${\theta_{4}}$。
 修改后的代价函数如下：$\underset{\theta }{\mathop{\min }}\,\frac{1}{2m}[\sum\limits_{i=1}^{m}{{{\left( {{h}_{\theta }}\left( {{x}^{(i)}} \right)-{{y}^{(i)}} \right)}^{2}}+1000\theta _{3}^{2}+10000\theta _{4}^{2}]}$
@@ -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：
 
 $Repeat$  $until$  $convergence${