机器学习（二）——单变量线性回归

前言：     吴恩达第二章单变量线性回归笔记 模型描述: 字符表示: m=数据集数量 x=input(自变量) y=output(因变量)   给出一定量的数据集关于,构建出相应(x,y)的位置.根据算法得到相应的拟合函数(即下图蓝线)     代价函数:   Hypothesis(目标拟合函数): Parameters(参数): CostFunction(计算误差): Goal(目标):  

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