监督学习的模型
以线性回归为例
h(x)=θ0+θ1x
训练的目标是什么？
最小化代价
找到θ0，θ1，min 1/2mΣ[h(x(i))-y]²，i=1,2,...,m
代价函数：
线性回归的代价函数
又被叫做平方误差函数、平均平方误差
除以m取平均避免了训练集大小的影响，而为什么是1/2，是因为这个函数是二阶的，二次项求导系数会出来一个2，整体乘了1/2之后，刚好抵消，梯度的形式会比较简单
等高线图可以表示有两个变量的代价函数
同一条线上的点代价相等
等高线图示例
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本文标题：【监督学习】模型和代价函数
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