2.2 代价函数

2.2 代价函数(Cost Function) 为了找到最能拟合下面数据的直线： 其中 m = 47，代表了样本的数量。 θ 0 θ_0 θ0​ 和 θ 1 θ_1 θ1​ 表示直线（模型）的参数(parameters)。 这个参数决定了直线相对训练集的准确程度，它们之间的差距（下图蓝线）也就是建模误差(modeling error)。 当建模误差的平方和最小时，也就是直线与训练集数据最拟合的时候

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