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我们假设有M个样本，x表示输入，y表示输出。
一个样本i，记为$(x^i，y^i)$。
我们假设这个回归模型为$h(x)=\theta_0+\theta_1x$
那么我们如何去评价拟合的效果呢？
一个估价函数$J(\theta_0,\theta_1)=\frac{1}{2m}\sum_i^m(h(x^i)-y^i)^2$。
那么我们这个拟合就是为了选取$\theta_0,\theta_1$，使得$J(\theta_0,\theta_1)$最小化。
这个估价函数可以有很多种，这是最常用的一个。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lw945/p/5975089.html
