[ 机器学习 - 吴恩达 ] | Linear regression with one variable | 2-3 Cost function intuition ||

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Hypothesis: (h_theta(x) = theta_0 + theta_1x) Parameters: (theta_0, theta_1) Cost Function: Contour (等高线) plots (J(theta_0,theta_1) = 1/2msum_{i=1}^m(h_theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2)

Goal:(begin{matrix} minimize J(theta_0,theta_1)\ theta_0,theta_1 end{matrix})

大佬总结

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