机器学习吴恩达第二章上 单变量线性回归

2.1 模型表示 第一个算法是线性回归算法。 在监督学习中，数据集被称为训练集。 m代表训练样本的数目。 x代表特征/输入变量 y代表目标/输出变量 （x，y）代表训练集中的实例 （x（i），y（i））代表第i个观察实例 h代表学习算法的解决方案或函数，也称为假设（hypothesis） 如图所示，训练集是房屋的价格，我们输入了房屋的面积x，h表示一个函数，映射出房屋的价格y。而我们要考虑的问题是

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