机器学习_学习笔记：单变量线性回归

目录 模型表示 代价函数 梯度下降 模型表示 形如 只含有一个输入变量/特征，这样的问题叫做单变量线性回归问题。 代价函数 我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度，模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距就是建模误差（modeling error）。 我们的目标便是选择出可以使得建模误差的平方和能够小的模型参数。 即使得代价函数 J 最小。                

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