打卡学习第五天：单变量线性回归 模型描述

第一个学习算法：线性回归

m

=训练样本的数量

x=输入变量/特征

y=输出变量/预测的目标变量

（x，y）——一个训练样本

（x1，y1）——样本的第多少行

房价数据集——学习算法——输出一个函数h（假设函数：把房子大小作为输入变量x，试着输出房价即输出变量y）

有了一些自变量、因变量的数据，拿一个数学函数Model（模型）去拟合（适配）这些数据，以便之后能根据这个模型，在自变量（条件）给出后，预测因变量的值。