机器学习模型（Model Representation）

为了建立一个将来使用的概念，我们使用x(i)表示输入要素，y(i)表示目标变量，即我们需要预测的值。（x(i),y(i)）（i=1,2,3…,m）则称为训练集（training set），使用X表示输入值的空间，并使用Y表示输出值的空间。

更正式地描述监督学习问题，我们的目标是给定训练集，学习一个函数h：X→Y，以便h（x）是对应y值的“良好”预测因子。 由于历史原因，此函数h称为假设。该过程如下图所示：
机器学习模型表示
（吴恩达教授机器学习笔记）