第一周--Linear Regression with One Variable

  1. Model and Cost Function
    We can measure the accuracy of our hypothesis function by using a cost function. 就是要找到一个θ0,θ1使J(θ0,θ1)最小,即误差最小
    第一周--Linear Regression with One Variable
    第一周--Linear Regression with One Variable
  2. Parameter Learning
    梯度下降算法:
    1)最小化代价函数,用于解决线性回归问题
    2)初步预测θ0,θ1,不断改变θ0,θ1使J(θ0,θ1)最小
    3)算法:大意就是给出初始的两个θ0,θ1,按照公式计算出temp0和temp1后再赋值给θ0,θ1
    4)注意:当得到局部最优解的时候,斜率为0,此时θ将不会再改变
    第一周--Linear Regression with One Variable
    5)当参数为1个的时候,对J(θ)求导可得到如下结果
    第一周--Linear Regression with One Variable
  3. 未完待续