吳恩達機器學習7：代價函數(Cost function)

 一、簡介 　　1.在線性迴歸中，我們有一個這樣的訓練集，M代表訓練樣本的數量，假設函數即用來進行預測的函數是這樣的線性函數的形式，我們接下來看看怎麼選擇這兩個參數： 　　2.如下圖中，怎麼選擇兩個參數來更好的擬合數據呢？ 　　我們要儘量選擇參數值，使得在訓練集中，給出訓練集中的x值，合理準確的預測y值。在線性迴歸中，我們要解決的是要在線性迴歸中最小化的問題，我們希望預測值和真是值之間的差值變小，

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