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最小二乘成本函数衡量预测值（基于模型参数和特征）与实际目标值之间的平均平方差。它通常在线性回归中用于评估模型性能。

适用条件：用于目标是预测连续值的回归问题。；假设特征和目标变量之间存在线性关系。

最小二乘成本函数衡量预测值（基于模型参数和特征）与实际目标值之间的平均平方差。它通常在线性回归中用于评估模型性能。

适用条件：用于目标是预测连续值的回归问题。；假设特征和目标变量之间存在线性关系。

梯度下降是一种优化算法，通过沿成本函数对这些参数的梯度的相反方向迭代更新模型参数来最小化成本函数。

适用条件：成本函数 J 必须对参数 $\theta$ 可微。；必须适当选择学习率 $\alpha$ 以确保收敛。

梯度下降是一种优化算法，通过沿成本函数对这些参数的梯度的相反方向迭代更新模型参数来最小化成本函数。

适用条件：成本函数 J 必须对参数 $\theta$ 可微。；必须适当选择学习率 $\alpha$ 以确保收敛。