吳恩達機器學習記錄--linear regression概念
模型(監督學習例子) regression problem
m = 訓練樣本的數量
x = 輸入變量/特征
y = 輸出變量
(x(i),y(i)) 訓練集索引(第i行)
Hypothesis(假設函數)
Cost function (代價函數)/(誤差平方)
訓練誤差結果
代價函數的作用
3D表示
等高線表示
梯度下降
保持改變兩theta的值來減小J直到最小
特點：起點偏移一些，就會得到完全不同的最優解
Gradient descent algorithm
α:學習率
未完待續。。
吳恩達機器學習記錄--linear regression概念
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