機器學習單變量線性迴歸

首先，非常感謝斯坦福的教授吳恩達！！ 1.假設函數（hypothesis fuction） 參數未知 2.代價函數（cost fuction） 又稱平方誤差函數 取1/2是爲了後面的計算，求偏導省去，說白了就是爲了少計算 3.決策函數 參數已得到，可進行預測 假設θ0取0，只討論θ1，θ1的變化會導致代價函數的取值變大，我們想要的是代價函數小的時候的取值（即θ1取1的時候），這樣得到的決策函數進行

>>阅读原文<<