机器学习入门系列2.2——代价函数

上节课中出现了单变量线性回归：h(x)=θ_0+θ_1*x(_表示下标) 如何确定参数θ_0、θ_1？ 选择不同的参数会得到不同的假设函数。要选择能使得h(x)也就是输入x时我们预测的值最接近样本对应的y值的参数 代价函数（平方误差代价函数）即要确定参数使得改函数的值最小

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