吳恩達《Machine Learning》-cost function損失函數（二）
問題：如何選擇參數θi？ m代表樣本數量 θ表示 參數 機器學習主要就是學習函數中的參數 比如一次函數 不同的參數 會產生不同的函數 目的： 找到一組θ0，θ1參數使 圖中函數的線 儘可能多的擬合到更多的數據點。故也就是使圖中線上的函數值hθ(x) 與 數據點的值 y 之間的距離最小。 爲了防止hθ(x) - y 產生的正負值相加問題。採用平方差，都轉換爲正數。之後將m個樣本的差值求和，除以2m個
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