吳恩達機器學習筆記2-代價函數(cost function)
我們選擇的參數決定了我們得到的直線相對於我們的訓練集的準確程度，模型所預測的
值與訓練集中實際值之間的差距（下圖中藍線所指）就是建模誤差（modeling error）。
我們的目標便是選擇出可以使得建模誤差的平方和能夠最小的模型參數。 即使得代價函數
最小。
代價函數也被稱作平方誤差函數，有時也被稱為平方誤差代價函數。我們之所以要求出
誤差的平方和，是因為誤差平方代價函數，對於大多數問題，特別是回歸問題，都是一個合
理的選擇。還有其他的代價函數也能很好地發揮作用，但是平方誤差代價函數可能是解決回
歸問題最常用的手段了。
吳恩達機器學習筆記2-代價函數(cost function)
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