因为，cost_数组中记录的值为J(w),这个值是衡量训练的数据集越来越接近真实值，通过J(w)值的变小，可以体现训练的效果，但是，不能笼统的解释为训练的出现次数变少了。只能说随着训练次数的增加，样本整体的训练结果整体逼近真实值。
我也觉得不能解释为出错的次数，可以解释为结果的准确度（此处准确度越小越好）
实际上则出现错误的此处变少了，因为实际的标签只能为-1和1 而预测的便签也只能为-1和1 于是cost_的下降也就可以解释为出现错误的次数减少 当然这个结论只是在本课程中成立的，在其他情况下，你的说法也是可能成立的