机器学习（第一周）-单变量线性回归

模型简单结构 当我们试图预测的目标变量是连续的，例如在我们的住房示例中，我们称学习问题为回归问题  当y只能接受少量离散值（例如，如果给定居住面积，我们想要预测一个住宅是房子还是公寓），我们称之为分类问题 用一个变量进行线性回归， 单变量线性回归。  单变量线性回归，模型假设以及参数： 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 J ( θ0​,θ1​)=2 m1

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