吳恩達ML課程 筆記總結（二）—— 單變量線性迴歸

1、模型及概念的建立 對於單變量的線性迴歸問題，首先會給定一個數據集，這個數據集中只包含了一個輸入變量和對應的輸出變量。我們所要做的工作是建立一個預測函數h，然後用預測函數去擬合數據集，使得該函數能夠較好的反應給定數據集的走向（換句話說，能夠很好的擬合數據集）。終極目標是使得該函數能夠對於給定的新的輸入，產生較好的輸出（較好的預測結果）。 例如預測房價模型，預測函數h能夠使得給定的房子大小而給出盡

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