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首先定义几个符号：
| Xi | vector[X]：input data |
| Yi | vector[Y]：output data |
| h(X) |
hypothesis function 对于输入的数据给出预测值 |
Y is continous variation？regression problem（回归问题）
Y is discrete variation？classification problem（分类问题）
如图，蓝色的离散点是Xi，红色的线就是求出的回归函数。
hypothesis function：
定义：
为了简化，规定X0=1，那么
其中Θi我们称之为该函数的weight
Q：如何判断hypothesis func的好坏？（换句话说，how close the hypothesis value to the precise value）
A：定义一个cost function
使得cost function取到最小的一组weight（Θ）就是我们要的那一组。
那么怎么求出我们想要的Θ呢？go on~
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原文地址：http://www.cnblogs.com/pdev/p/4475118.html
