2.线性回归，梯度下降与正规方程

0. 概要

线性回归，其实我们在高中时期就已经学习过——最小二乘法，这也正是本文中提到的正规方程。本文从单变量、多变量两个方面介绍线性回归，并指出模型评估的标准——损失函数，以及如何求出损失函数最小时的解——梯度下降、正规方程。

1. 单变量线性回归

在数据集中，特征（这里指自变量）x 的类数为1，从 x 到 y 建立线性回归方程。它是一种监督学习，因为对于每个数据，我们给出了“正确的答案”。为了描述回归问题，有以下常见变量：

m：代表训练集中实例的个数
x：代表特征 / 输入变量
y：代表目标变量 / 输出变量
(x, y) ：代表训练集中的实例
h：代表学习算法的解决方案或函数，也成为假设（hypothesis）

如何表达假设函数h，对于单变量线性而言，一般应为：
h θ (

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