線形回帰におけるコスト関数の解説：概念的概要

線形回帰におけるコスト関数は、予測値と実際の値の間の誤差を定量化する。コストを最小化することで、モデルは精度を向上させる。式には、予測値と実際の値の間の二乗差が含まれ、2m（データポイントの数）で割られる。二乗は、より大きな誤差を強調し、割り算はデータセットのサイズに関係なくコストを正規化する。コスト関数は、誤差を最小化するための最適なモデルパラメータ（wとb）の値を見つけるのに役立つ。さまざまなアプリケーションでは、特定の特性に合わせた異なるコスト関数が必要になる場合がある。