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机器学习（2）：单变量线性回归

定义

只有一个变量影响输出值的结果，例如只考虑房间的面积对房价的影响

数学表达式（h:hypothesis（假设））

这里写图片描述

注意：（x(i),y(i)）表示第i个观察实例

代价公式（平方误差代价公式）

这里写图片描述
机器学习（2）：单变量线性回归_第1张图片

公式理解：h(x(i))表示根据建立的模型得出的值，y(i)表示实际值

我们要找到sita(0),sita(1),使J()最小，即Goal.

直观表示: 坐标图

机器学习（2）：单变量线性回归_第2张图片
机器学习（2）：单变量线性回归_第3张图片
机器学习（2）：单变量线性回归_第4张图片

图形的理解：

    1.第一个图中左边的一条直线对应右边的一个点（×）
    2.第三幅图中是等高线，最中心的点是误差最小的点

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