machine learning (2)

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• Linear regression with one variable = univariate linear regression: 由一个输入变量预测出一个output (regression problem预测连续的值).                                  single input<--->single output 
• univariate linear regression = Linear regression with one variable 

• The Hypothesis Function:  ,一个假设的函数（求出假设的 θ0 和 θ1，这个是我们的目标,愈近的接近真实的y值）,这样可以根据input value(x)来计算output value(y)
  

• Cost Function: (y为真实的值),用来衡量假设函数（hypothesis function）的准确性,

• Squared error function = cost function
• Mean squared error = cost function

• Gradient Descent: 一种用来自动提高hypothesis function准确性的方法    

• learning rate: ,朝着cost function的导数方向以a系数倍数逼近真值。
• The gradient descent equation:         (j=0,1)  

• Gradient Descent for Linear Regression: 

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原文：http://www.cnblogs.com/yan2015/p/4505618.html