First, the model represents
1. Some of the terms
Below, rate prediction. Training set price and gives the housing area, here are some terms:
x: input variable or input features (input variable / features).
y: output variables or target variables (output variable / target variable).
(x, y): a training sample
(X (i) , Y (i) ): of the i th training sample
m: number of samples
2. The general process of machine learning
As shown, machine learning algorithm obtained through the learning function is assumed that the training set H (Hypothesis) , and then accepts the input X , the output Y . Suppose the function h called model.
3. assume the function of a linear regression problem
By observation, we use prediction data rates approximate a straight line, we will assume the function set H (X) = [theta] 0 + [theta] . 1 X , our goal is to have the linear fit to the data as training set. At this stage we assume that by observing the function model, since we can directly assume a more complex function, and then through the regularization avoid overfitting, speaks after this part.
综上，我们得到假设函数：h(x) = θ0 + θ1x。这样问题就转变为求解θ0和θ1，使得曲线(或直线)h(x) 拟合训练数据。
二、代价函数(Cost Function)
1.代价函数推导与表示
从我们的目标出发，我们的目标是使曲线h(x) 拟合训练数据。从这点我们可以看出应该让训练数据尽可能的通过h(x)或离h(x)接近，故我们让y和h(x)的距离尽可能小，可以用减法运算来表示距离d，由于d有可能小于0，会使得代价函数J(θ0, θ1)反而变小，而实际上h(x)与y还是有距离的，故使用d2来表示。其中(x, y)为某一样本。
d2 = [h(x) - y]2
这样，我们将所有的样本所求出的预测值h(x)与y相减得到d，然后对所有的d求和就得到预测值与所有样本的距离的和，记为J(θ0, θ1)，如下：
该公式称为h(x)的代价函数(Cost Function),又称平方误差函数(Squared Error Function)。上述公式是距离的平方再求和，这和相减的效果是一样的，样本数量为m，前面乘以1/m求平均值，分母的2主要是为了便于之后求导约掉。为使h(x)与y尽可能的接近，函数J(θ0, θ1)应尽可能小，故目标转变为求出使得函数J(θ0, θ1)尽可能小的θ0和θ1。即
2.理解代价函数
为简化问题，我们将θ0置为0，这样，h(x) = θ1x，J也变为J(θ1)
观察下图，当θ1的值变化时，J(θ1)也跟着变化，可以观察到，当θ1= 0时h(x)与训练数据拟合的最好时，J(θ1)达到最小值。
从上面我们可以观察到函数J(θ1)为凸函数，并且对于线性回归问题，该函数只存在全局最小值，不存在局部最小值。这样，我们可以利用导数来求解极小值，同时也是最小值。
对于J(θ0, θ1)和J(θ1)同理，在绘制θ0与J(θ0, θ1)的关系时只需将θ1视为不变即可，并且求导时变为分别求J(θ0, θ1)对θ0和θ1的偏导数。
综上，我们明白了为使h(x)与训练数据拟合，必须求出使得J(θ0, θ1)最小的θ0和θ1，还知道了J(θ0, θ1)是凸函数，可以通过求导来求出最小值和对应的θ0和θ1。
三、梯度下降算法(Gradient Descent)
1.公式
上一节我们讲了可以使用导数的方式来求解θ0和θ1，本节的梯度下降算法利用的便是这种思想，其算法如下：
上述公式中α为学习率，该参数可以控制θ的变化速率。值得注意的是，在更新多个θ时要同步更新，不能先更新任意一个。
2.理解
上述公式初看可能难以理解，我们依旧使用简化的假设函数h(x) = θ1x和J(θ1)来解释。
如下图，当θ1位于极小值的右方时，J(θ1)单调增加，故
大于0，这表明函数θ1正位于最小值的右方，要达到最小值应该要减小θ1，应该减去一个正数。故下面的公式会使得θ1接近最小值：
同理，当θ1位于极小值的左方时，J(θ1)单调减少故小于0，这表明函数θ1正位于最小值的左方要达到最小值应该要增加θ1，应该加上一个正数，即减去一个负数。故下面的公式会使得θ1接近最小值：
3.学习率α
对于J(θ1)，我们求解θ1的公式是
可以看到，若学习率α很小，那么θ1会很缓慢地减小；若学习率α很大，那么θ1变化会很大，甚至于越过了J(θ1)最小值对应的θ1，其在图像上表现为反复横跳，最终甚至无法收敛到最小值。如下图所示:
再思考，在上述求解θ1的公式中，我们是否需要在运行过程中定期修改α的值?
答案是不用。由于公式中的导数
越接近极小值(同时是最小值)时会越来越小，对应到图像上表现为越来越平缓，所以
会越来越小，故θ1的变化越来越慢，直至收敛到使J(θ1)取得最小值。
四、单变量线性回归问题求解
综合上述所有知识，我们得到如下总结：
我们首先假设了假设函数h(x) = θ0 + θ1x，然后为了求解θ0 和 θ1，我们从使得h(x) 拟合训练数据的想法出发，想到要使h(x) 与训练数据拟合，必须使得预测值h(x)与y的距离尽可能接近，故得到函数J(θ0 , θ1)，问题转变为了求出使得最小化J(θ0 , θ1)对应的θ0 和 θ1，再从函数J(θ0 , θ1)为凸函数的特点出发，想到其在不同位置的导数正负不同，得到梯度下降算法。这样便可以使用梯度下降算法求得θ0 和 θ1，从而得到h(x)。现在问题只剩下一个，那就是求解
，结合J(θ0 , θ1)的表达式求导，可以得到
这样，我们便求解了单变量线性回归问题，得到了拟合了数据的假设函数h(x)。
上述的梯度下降算法称为批量梯度下降(Batch Gradient Descent)，所谓批量指的是在每一次梯度下降的过程中都使用了全部样本。