代价函数（python实现）

首先我们要知道(?(?))等于什么，它的意思是θ^T乘以X，X是一个向量，如果用等式表达的话就是 θ0?0 + θ1?1 + θ2?2+...+θ? ，当然θ也是一个向量，而且是一维的，python里面有一个库叫numpy，专门做矩阵运算的，我们使用就可以了，我们先初始化X,y,还有θ吧

先随机初始化，这些东西应该不需要讲，randint是随机整数，rand是小数，然后low参数代表你的随机数上界，size就是维度，初始化完成后就开始运算。

求和公式里面的运算

( (h(θ) = X theta^T) - y )^2*

我想这些应该不难，就是(X * theta.T - y)，平方的话用np的power()函数。

inner = np.power((X * theta.T - y),2)，第二个参数就是平方数

然后我们就可以计算求和公式外面的了，这个m代表着X矩阵的行数，对应的就是X的

向量个数，

np.sum(inner,axis=None)

最后再除以两倍的x向量个数即可，就是1 / len(X) * 2为什么是两倍呢，因为它求了偏导数，所以就是2了，好了，把它们整理一下写成函数吧