初学机器学习简单回归心得

作为一个刚刚接触机器学习的小白，最近看了些Andrew Ng课中回归的知识，写一写自己的一些心得。 分析一个简单的小例子 回归的目的是为了使预测的函数能够更好的拟合我们给定的数据。我们先假设只在二维平面中，用一条直线去拟和一条曲线。 假设我们需要用一条直线： hθ（X）= θ0 + θ1X1 ① 去拟合一条抛物线 Y = X^2 ② 假设现在我们取抛物线上的10个点作为我们的训练集： （ 1，1）

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