约定符号：
m = 训练样本数
X = 输入变量（特征）
Y = 输出变量（目标变量）
(X,Y) = 表示一个样本
$\left ( X^{(i)},Y^{(i)} \right )$ = 第i个样本（上标i不是指数）
用线性表示则是：
$h\left ( X \right )=\Theta _{0}+\Theta _{1}X$
如果有2个特征则写成：
$h\left ( X \right )=\Theta _{0}+\Theta _{1}X_{1}+\Theta _{2}X_{2}$
这里的X是一个输入特征
如果需要让假设h对$\Theta$依赖，则写成
$h _{\Theta}\left ( X \right )=\Theta _{0}+\Theta _{1}X_{1}+\Theta _{2}X_{2}$
原文：https://www.cnblogs.com/Mjerry/p/9687795.html