Coursera Machine Learning Week1,2 - 線性迴歸(Linear Regression)
線性迴歸屬於迴歸問題。對於迴歸問題，解決流程爲： 給定數據集中每個樣本及其正確答案，選擇一個模型函數h（hypothesis，假設），併爲h找到適應數據的（未必是全局）最優解，即找出最優解下的h的參數。這裏給定的數據集取名叫訓練集（Training Set）。不能所有數據都拿來訓練，要留一部分驗證模型好不好使，這點以後說。先列舉幾個幾個典型的模型： 最基本的單變量線性迴歸： 形如h(x)=th
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