機器學習（第一週）-單變量線性迴歸

模型簡單結構 當我們試圖預測的目標變量是連續的，例如在我們的住房示例中，我們稱學習問題爲迴歸問題  當y只能接受少量離散值（例如，如果給定居住面積，我們想要預測一個住宅是房子還是公寓），我們稱之爲分類問題 用一個變量進行線性迴歸， 單變量線性迴歸。  單變量線性迴歸，模型假設以及參數： 代價函數(Cost Function): 計算整個訓練集所有損失之和的平均值 J ( θ0​,θ1​)=2 m1

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