回歸問題之單變數線性回歸：
--代價函式
--模型表示
--梯度下降(梯度下降的線性回歸)
（一）模型表示
我們通過 「學習演算法」之 「線性回歸演算法」，了解監督學習的流程，以之前的房屋交易為例。
所用到的引數:
m： 訓練集中例項的個數
x： 代表特徵/輸入變數
y： 代表目標變數/輸出變數
(x,y)： 代表訓練集中的例項
(xi,yi)： 代表第i個觀察例項
h： 代表學習演算法(函式)也可以叫假設(hypothesis)
（ 將真實的資料集，房屋大小、~**。等等餵給學習演算法，學習演算法工作了，就會輸出乙個函式h。將想要**的房屋大小，傳入h，然後會輸出想要**的**。）
如何表達h?
一種可能的表示式:
單變數線性回歸
參考 模型表示 線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。這種函式是乙個或多個稱為回歸係數的模型引數的線性組合。只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸，大於乙個自變數情況的叫做多元回歸。詳細描述 之前的房屋交...
單變數線性回歸
線性回歸模型 linear regression model 包括線性假設 linear hypothesis 和平方差代價函式 squared error cost function 字母的含義 m number of training examples 訓練樣本的數量 x input varia...
單變數線性回歸
這是乙個單變數 房子的面積 問題。這是乙個監督學習的問題，對於每乙個資料我們都給出了乙個正確的price。準備工作 在書中他的表示是 h x 0 1x1，它的意思是因為只有乙個變數x1所以稱之為單變數線性回歸。這些都目前看來沒有什麼問題。下一步提出了乙個代價函式的感念，也就是說。每一次 出的誤差都是...