θ \n′\n =θ−α \nj=1\n∑\nn\n​\t\n (h \nθ\n​\t\n (x \n0\n(j)\n​\t\n ,x \n1\n(j)\n​\t\n ,⋯,x \nn\n(j)\n​\t\n )−y \nj\n​\t\n )x \ni\n(j)\n​

这是一个关于梯度下降算法的公式，用于更新模型参数θ。让我来解释一下：

θ' = θ - α * (1/n) * ∑(hθ(x0(j), x1(j), ..., xn(j)) - yj) * xi(j)

其中：
- θ是模型的参数向量
- α是学习率，控制每次参数更新的步长
- n是样本数量
- hθ(x0(j), x1(j), ..., xn(j))是模型的预测值
- yj是样本的真实标签
- xi(j)是样本的第i个特征值

这个公式表示了梯度下降算法中参数θ的更新过程。通过计算每个样本的预测值与真实标签之间的差异，并乘以对应的特征值，然后求和并除以样本数量，得到参数的更新量。最后，将更新量乘以学习率α，并从当前参数向量θ中减去，得到新的参数向量θ'。