1.假设函数

在线性回归中，有一个训练集，如图1

我们要做的是得出θ0，θ1这两个参数的值来让假设函数表示的直线尽量地与这些数据点很好的拟合，如图2

2.代价函数

代价函数也称为平方误差函数或者平方误差代价函数

3.假设函数+代价函数

a.只有一个参数θ1的假设函数以及代价函数

当θ1 = 1时的假设函数和代价函数

当θ1 = 0.5时的假设函数和代价函数

当θ1 = 0 时的假设函数和代价函数

b.有两个参数的假设函数以及代价函数

当改变θ0，θ1这两个参数，会得到不同的代价函数J(θ0，θ1）的值

使用等高线图表示代价函数：
拟合性不好的情况：

拟合性好的情况：

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