机器学习笔记2
第二部分主要讲如何对问题建模 以及 代价函数 Cost Function
还是拿房价估计案例为例，对于一个给定的数据集，我们要找出一个代价函数 
使得预测函数h(x) = θ0 +θ1 * x 与数据集中所有数据的平方差最小。
对于简化情形一，假定θ0 为0， h为一直线，这时 J(θ0，θ1 ) 表现为一个弓形图
可以找到最低点为θ1 = 1 这一点。
对于更复杂的情况，θ0 和 θ1 都存在，这时J表现为一个弓形的三维图
用等值图来表现就是一个二维图
第二部分主要讲如何对问题建模 以及 代价函数 Cost Function
还是拿房价估计案例为例，对于一个给定的数据集，我们要找出一个代价函数 使得预测函数h(x) = θ0 +θ1 * x 与数据集中所有数据的平方差最小。
对于简化情形一，假定θ0 为0， h为一直线，这时 J(θ0，θ1 ) 表现为一个弓形图
可以找到最低点为θ1 = 1 这一点。
对于更复杂的情况，θ0 和 θ1 都存在，这时J表现为一个弓形的三维图
用等值图来表现就是一个二维图
