上一课的笔记说到监督学习与非监督学习的区别，其中监督学习又包括regression problem和classification problem。这一次的笔记主要是对regression problem。
p.s笔记这里只对一个变量的情况进行求解
我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
这节课的举例还是延续上节课中房屋价格问题进行，下图是这节课种的ppt一页，对m，x，y的含义进行了解释。其中m代表了训练样本里面的个数，x代笔了输入的变量，y代表了输出的变量。
我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
有了这些训练样本，然后通过一下算法，你就可以知道很好的确定h(x)，从而可以预测你朋友的房价。
我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
本节课内容不多，只是告诉了我关于线性回归的思路，至于通过怎么样的算法能求出最优的h(x)，那就要继续学习了。
我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
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本文标题：我的机器学习笔记，Linear regression 线性回归
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