二 、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1 模型表示 预测住房价格， 2.2 代价函数 如何把最有可能的直线与我们的数据相拟合 模型所预测的值与训练集中实际值之间的差距（下图中蓝线所指）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最小的模型参数。 即使得代价函数最小代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称为平方误差代价函数。我们之所以要求出误差的平方和，是因为误差平方代价函数，对于大

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