cs229笔记-线性回归：梯度下降和正规方程

线性回归基本思路： 其实很简单，线性回归便是用直线去模拟，以前高中就学过，在这里我们采用的评判标准，也就是J函数（代价函数）是正比于每个点到直线的距离的平方和的累计的。以单变量为例子，当J最小时，我们判断这根直线很好的拟合了数据集，事实证明，这的确是工作良好的一种判断基准。 单变量线性回归 m:训练集数量 x:输入变量/特征 y:输出变量 h:假设，也叫做函数，是我们用来拟合数据集的假想函数。 单

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