二 、單變量線性迴歸(Linear Regression with One Variable)

2.1 模型表示 預測住房價格， 2.2 代價函數 如何把最有可能的直線與我們的數據相擬合 模型所預測的值與訓練集中實際值之間的差距（下圖中藍線所指）就是建模誤差（modeling error） 我們的目標便是選擇出可以使得建模誤差的平方和能夠最小的模型參數。 即使得代價函數最小代價函數也被稱作平方誤差函數，有時也被稱爲平方誤差代價函數。我們之所以要求出誤差的平方和，是因爲誤差平方代價函數，對於大

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