线性回归
- 线性回归只有一个最小值，也就是只有全局最小值，没有局部值。
- 代价函数(Cost Function)是预测与实际值之间的关系，如果某组数据的代价函数值为0，那么这个点恰好落在了函数图线上。
- 预测函数(Hypothesis Function)： h(θ) = θ1x+θ0
计算公式
1.计算的时候注意矩阵的维度！
2.乘法除法注意标量还是向量!
- h(θ) = θ1x+θ0
** θ0 -= J(θ)Xi
θ1 -= J(θ)*
theta -= alpha*1/m*(theta*X-y)*X
Octave/Matlab 公式
theta -= alpha*(1/m)*sum((X*theta-y).*X)';