线性回归 这次使用python并且没有增量算法 将一条最合适的线拟合到的鱼高与体重的数据集中 这是通过求解由下式给出的线性方程组来计算的 设置为零，以便找到成本函数J的最小值， 其中X I和y i是第i个鱼的身高和体重，分别，不求幂。 导致以下系统 该系统的解决方案产生thetas向量，该向量与鱼的身高和体重数据集拟合了线性假设函数，对应于该函数 在此数据集的背景下，建议每增加1厘米的height高度，体重就会增加约100克