线性回归的一些理解

这几天看了Ng老师的机器学习教程在此写下一些理解： 举一个预测房价的例子： 面积 m^2 价格 w 1000 101 1500 130 2000 210 3210 293 4500 434 我们有这些训练数据,我们可以这些数据抽象成一个个的数据点，如下图： 我们可以看出这些点并不一条直线上，但是我们想画一条直线尽可能的接近他们，我们该怎么画呢？假设是这样的： 我们可以设这条直线为：h(x)=Q0+

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