代价函数(Cost Function ) 是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是损失函数的平均。 引入:本章节我们将定义代价函数的概念,这有助于我们弄清楚如何把最有可能的直线与我们的数据拟合。 在线性回归中我们有这样一个训练集,m代表了训练样本的总数量,假设函数h是用来预测函数的,θi在这里我们称为模型参数,我们所做的