第二週（多變量線性迴歸 +Matlab使用）-【機器學習-Coursera Machine Learning-吳恩達】

目錄：     多變量線性迴歸（模型、梯度下降技巧）     特徵選擇和多項式迴歸     正規方程     Matlab學習 1 多變量線性迴歸 1）模型 - 假設函數： - 參數：全部的 theta - 代價函數：和單變量回歸一樣 - 梯度下降： 2）梯度下降算法的實用技巧     - 特徵縮放（Feature Scaling）     均值歸一化     u爲該特徵平均值；s爲範圍，也就是m

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