机器学习——什么是代价函数?
1.代价函数的定义
首先,提到代价函数是估计值和实际值的差,这应该是指预测值和真实值之间的差异,用来衡量模型的好坏。
在一元线性模型中,模型是直线,有两个参数,可能是斜率和截距。

通过调整这两个参数,让代价函数最小,这应该是说我们要找到最佳的斜率和截距,使得预测值尽可能接近真实值。
2.通过调整参数,使代价函数最小,找到最佳拟合直线
然后提到,利用初中知识,通过平移坐标系,可以让第一个参数为零,只需要考虑斜率。这是什么意思呢?可能是在说,如果我们调整坐标系的原点,可以消去截距项,只调整斜率,这样问题简化了。

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