吳大佬的網課單變量線性迴歸1.0

一.基礎模型 說明一下：首先我們有一個數據集即Training-Set,通過一定的算法(learningAlgorithm),我們得到了恰當的函數(假設,h)，然後再輸入我們需要預測的數據,函數(h)就能給出預測的結果了。 二.假設函數和代價函數 在機器學習中,我們的目的是爲了找出與數據集擬合最好的函數曲線(h),我們開始會通過觀察,假設出一個假設函數,然後再通過對應的代價函數找到真正的h。 假設

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