吴恩达机器学习作业线性回归

吴恩达的机器学习课程中的作业中有一个关于线性回归的部分。在这个作业中，你将实现一个线性回归模型来预测房屋的价格。具体而言，你需要完成以下几个任务：
1. 设计一个代价函数，用于衡量预测值和实际值之间的误差。
2. 使用梯度下降算法来最小化代价函数，从而找到最优的模型参数。
3. 实现梯度下降算法的更新规则，以便在每次迭代中更新模型参数。
4. 使用训练集上的数据拟合模型，从而得到最优的模型参数。
5. 使用测试集来评估模型的性能，计算预测值和实际值之间的误差。

通过完成这些任务，你将学习如何使用线性回归模型来进行预测，并了解梯度下降算法的原理和应用。这将为你进一步深入学习机器学习奠定基础。