吳恩達機器學習要點記錄（上）

文章目錄 單變量線性迴歸 基礎概念 多變量線性迴歸 假設函數含n個參數的LR 優化GD算法的tricks 特徵構造以及利用特徵構造來得到多項式迴歸 用正規方程法求解代價函數的最小值點θ 使用正規方程法時遇到奇異矩陣的處理方法（跳過） 邏輯斯諦迴歸 假設函數 決策邊界 代價函數 高級優化算法及其特點 推廣爲多元分類器 正則化 欠擬合與過擬合 正則化簡介 線性迴歸的正則化 使用梯度下降的情況 使用正規

>>阅读原文<<