Q1模型表示
Q2：代价函数
对于回归问题常用的代价函数是平方误差代价函数：
我们的目标选取合适的参数Θ使得误差函数最小，即直线最逼近真实情况。
Q3:代价函数的直观理解(一个参数)
Q4:代价函数的直观理解(两个参数)
Q5梯度下降
Q6梯度下降的直观理解
（１）梯度下降法可以最小化任何代价函数，而不仅仅局限于线性回归中的代价函数。
（２）当越来越靠近局部最小值时，梯度值会变小，所以即使学习率不变，参数变化的幅度也会随之减小。
（３）学习率过小时参数变化慢，到达最优点的时间长，学习率大时，可能导致代价函数无法收敛，甚至发散。
（４）梯度就是某一点的斜率。
Q7梯度下降的线性回归
英语词汇
Linear regression with one variable ---单变量线性回归 model representation ---模型表示 training set ---训练集 hypothesis ---假设 gradient descent ---梯度下降 convergence ---收敛 local minimum ---局部最小值 global minimum ---全局最大值