吴恩达机器学习笔记（2）——单变量线性回归（Univariate linear regression）

一、模型描述 上一章已经通过卖房价格的模型简单介绍了什么是回归：我们尝试将变量映射到某一个连续函数上。 这章我们将这个问题简单地量化为单变量线性回归模型（Univariate linear regression）来理解它。 PS：监督学习最常见的两类问题： 1、回归：预测一个具体的数值输出 2、分类：预测离散值输出 先来看这个过程是如何进行的： 其中，h表示假设函数： θ是参数，下一节我们谈谈如何

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