模型代表（Model representatino）

之前大體上學習了關於機器學習的一些總體的內容，接下來開始學習有關機器學習一些經典的演算法，第一個學習的是：迴歸演算法。

下面我們還用房屋價格的例子來學習：

座標圖中橫軸表示的是房屋的面積大小，縱座標表示的是價格，座標圖中已經描出了一系列的點，也就是我們現有的真實的資料。我們現在要做的就是尋找一條合適的迴歸曲線，使得可以更好的擬合現有的資料。如圖所示，現在畫出了一條粉色的直線和一條藍色的曲線，此時給定一定的房屋面積來預測相應的價格，得出的結果是不同的，但那個更加接近真實的情況，還不清楚。

這就是一個有監督的學習

下面我們用房屋的價格做我們的訓練集，如下所示：

其中的符號意義如下：

具體的資料表示如藍色部分所寫，在學習之前我們就需要搞清楚符號所代表的東西。那麼我們是通過訓練集如何得到一個預測的輸出呢？如下：

我們把準備好的訓練集投給我們的學習演算法，結果便得到一個函式，記為h，即假設（hypothesis），我們將輸入資料（房屋的面積）帶入函式便可以得到想要的輸出（價格）。我們該如何來表達h呢？一種表達方式為