2.2代價函數

在線性迴歸中我們有一個像這樣的訓練集，m代表了訓練樣本的數量，比如m=47。而我們的假設函數，也就是用來預測的函數，是這樣的線性函數形式：h(x)=θ₀+θ₁x。 我們要做的是爲我們的模型選擇合適的參數（parameters）θ₀和θ₁，在房價問題例子中便是直線的斜率和在y軸上的截距。 我們選擇的參數決定了我們得到的直線相對於我們的訓練集的準確程度，模型所預測的值與訓練集中實際值之間的差距（下圖中

>>阅读原文<<