机器学习笔记（二)

根据观看吴恩达机器学习视频做的个人笔记，记录如下: 第二章 第六课时 模型描述 过程如下:训练集--〉学习算法-->h假设函数 线性回归: 先学习简单的一元线性回归,如h(x) = a + bx; m:训练样本数量 x:输入变量 y:输出变量 第七课时 代价函数 代价函数（也称平方误差函数、平方误差代价函数)：可以测量假试函数的精准 平方误差代价函数对于绝大多数回归问题是很有用的。 其中，J代表代

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