機器學習邏輯迴歸：原理解析及代碼實現

         前到現在爲止，我們通過大約1周的時間初步對機器學習是怎麼一回事算是有一些基本的理解了，從最基本的線性迴歸入手，討論瞭如何在拿到一堆數據時，先進行數據預處理（暫時未詳細闡述，會在以後某個時間段詳細論述），然後再假設模型（model）爲線性模型，再帶入數據通過直接求解法和梯度下降法求解模型的各個特徵的權重參數，最後用脊迴歸和套索迴歸優化了普通最小二乘法迴歸，對L1和L2正則化有了進一

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