吴恩达ML课程 笔记总结（二）—— 单变量线性回归

1、模型及概念的建立 对于单变量的线性回归问题，首先会给定一个数据集，这个数据集中只包含了一个输入变量和对应的输出变量。我们所要做的工作是建立一个预测函数h，然后用预测函数去拟合数据集，使得该函数能够较好的反应给定数据集的走向（换句话说，能够很好的拟合数据集）。终极目标是使得该函数能够对于给定的新的输入，产生较好的输出（较好的预测结果）。 例如预测房价模型，预测函数h能够使得给定的房子大小而给出尽

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