机器学习单变量线性回归

首先，非常感谢斯坦福的教授吴恩达！！ 1.假设函数（hypothesis fuction） 参数未知 2.代价函数（cost fuction） 又称平方误差函数 取1/2是为了后面的计算，求偏导省去，说白了就是为了少计算 3.决策函数 参数已得到，可进行预测 假设θ0取0，只讨论θ1，θ1的变化会导致代价函数的取值变大，我们想要的是代价函数小的时候的取值（即θ1取1的时候），这样得到的决策函数进行

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