吳恩達機器學習筆記（5）——多項式擬合和正規方程

1. Polynomial Regression   上面這個數據點集，顯然不再是線性迴歸，所以這時就可以選擇多項式方程進行擬合， 根據這些數據點的規律，我們可能選擇二次多項式（會下降）、三次多項式（上升趨勢變快）或者平方根函數（上升趨勢變緩慢）等等來擬合數據點。 同時，在上述的三次多項式擬合時，x1，x2和x3的取值範圍差別非常大，此時前面提到的特徵縮放對於使用梯度下降法來說就顯得至關重要了。

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