第一周--Linear Regression with One Variable

1. Model and Cost Function
   We can measure the accuracy of our hypothesis function by using a cost function. 就是要找到一个θ0,θ1使J(θ0,θ1)最小，即误差最小
   
   
2. Parameter Learning
   梯度下降算法：
   1）最小化代价函数，用于解决线性回归问题
   2）初步预测θ0,θ1，不断改变θ0,θ1使J(θ0,θ1)最小
   3）算法：大意就是给出初始的两个θ0,θ1，按照公式计算出temp0和temp1后再赋值给θ0,θ1
   4）注意：当得到局部最优解的时候，斜率为0，此时θ将不会再改变
   
   5）当参数为1个的时候，对J(θ)求导可得到如下结果
   
3. 未完待续