加上θ0\theta_0的情况

代价函数的作用(2)--机器学习
代价函数的作用(2)--机器学习
每组θ0\theta_0andθ1\theta_1都对应着不同的h(x)h(x)J(θ0,θ1)J(\theta_0,\theta_1)
代价函数的作用(2)--机器学习
图一
代价函数的作用(2)--机器学习
图二
代价函数的作用(2)--机器学习
图三

θ0\theta_0 θ0\theta_0 h(x)h(x) J(θ0,θ1)J(\theta_0,\theta_1)
图一 800 -0.5 8000.5x800-0.5x 超过2000
图二 360 0 360360 比较小
图三 220 0.1 220+0.1220+0.1 最小

我们得找到让软件自己寻找最小值的办法

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