（吳恩達機器學習）單變數線性迴歸
單變數線性迴歸：
所謂單變數線性迴歸其實就是一元線性函式方程---Y=AX+B
h為假設函式，x為自變數（輸入的資料），y為因變數（輸出的結果）。
由訓練集（一大堆資料）的出假設函式或者給出θo與θ1得出假設函式：
代價函式
目標：尋找一個theta_1, theta_0 使得預測值接近訓練集中的樣本
方法：預測值與實際值求差的平方，對於所有樣本的該值進行求和，最後除以2m（1/2為簡化計算），形成代價函式。最小化該代價函式，得到對應的theta_0和theta_1.
平方誤差——解決迴歸問題的最常用手段
平方誤差代價函式：
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