線性迴歸的一些理解

這幾天看了Ng老師的機器學習教程在此寫下一些理解： 舉一個預測房價的例子： 面積 m^2 價格 w 1000 101 1500 130 2000 210 3210 293 4500 434 我們有這些訓練數據,我們可以這些數據抽象成一個個的數據點，如下圖： 我們可以看出這些點並不一條直線上，但是我們想畫一條直線儘可能的接近他們，我們該怎麼畫呢？假設是這樣的： 我們可以設這條直線爲：h(x)=Q0+

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