文件名称:
吴恩达机器学习课程CODE1：线性回归算法（应用平方误差与梯度下降）
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文件大小: 94kb
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：1.线性回归问题课程笔记
1）简单介绍
线性回归问题需要有一个真实的直线来对给定x求出y，但现在我们不知道这条直线，需要根据训练集去拟合一条无限逼近这条真实直线的直线，以用于预测。
如图根据训练集，力求得到一条可以拟合尽量多点的直线：
2）公式表示
假设函数：hθ(x(i))=θ0+θ1xh_\theta (x^{(i)})=\theta _0+\theta _1xhθ(x(i))=θ0+θ1x
θ0,θ1\theta _0, \theta _1θ0,θ1是其的两个参数，即待求的两个参数
代价函数（损失函数）：J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ
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