吴恩达机器学习7：代价函数(Cost function)

 一、简介

　　1.在线性回归中，我们有一个这样的训练集，M代表训练样本的数量，假设函数即用来进行预测的函数是这样的线性函数的形式，我们接下来看看怎么选择这两个参数：

　　2.如下图中，怎么选择两个参数来更好的拟合数据呢？

　　我们要尽量选择参数值，使得在训练集中，给出训练集中的x值，合理准确的预测y值。在线性回归中，我们要解决的是要在线性回归中最小化的问题，我们希望预测值和真是值之间的差值变小，就是要减少预测值和真实值之间的方差的值，我们使用(xi,yi)代表第i个样本，我们要做的是对M个样本，求出其真实值和预测值之间的最小方差

　　代价函数：