通过对代价函数的理解，了解了以下几个点：
1.单变量线性回归：h(x)=&+kx
2.参数:hypothesis
3.代价函数
4.建模误差
这个就是单变量线性回归的h(x)，还有代价函数转换后与建模误差的直观体现，在途中我们也看到了函数的最低点也就是代价函数中的J(x)的最小值，直观体现在这两个坐标系上。
当然，由于在这些离散的采样点中，由于有些环境的限制，所以我们不能够人工的去采样，无法用图像的方式来解决，所以我们加入更多的算法来指导计算机进行计算和预测。
代价函数的直观理解
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转载自www.cnblogs.com/tgr12345/p/12343692.html
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