损失函数的概率验证及性质

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从http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/7560748.html这篇文章中，我们知道损失函数为如下的形式：

\[J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n) = \frac{1}{2m}\sum\limits_{i=0}^{m}(h_\theta(x_0, x_1, ...x_n) - y_i)^2\]

或者

\[J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})\]

损失函数的概率验证及性质

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原文地址：http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/7635578.html