吳恩達《機器學習》學習筆記二——線性迴歸

吳恩達《機器學習》學習筆記二——線性迴歸 一、 模型描述 二、 代價函數 1.代價函數和目標函數的引出 2.代價函數的理解（單變量） 3.代價函數的理解（兩個參數） 三、 梯度下降——求解最優參數 1.梯度下降的步驟 2.梯度下降的數學表達 四、 用梯度下降法求解的線性迴歸 第二次筆記主要針對機器學習第一個模型—— 線性迴歸，首先給出模型的描述，理清楚各個變量都是什麼含義；然後介紹代價函數以及目標

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