線性迴歸

1.引言： 看了Stanford的Andrew Ng老師的機器學習公開課中關於Logistic Regression的講解寫下此篇學習筆記總結一下。   2.原理： 按照我們老師的話說，做機器學習無非是三個重點：取模型，選代價函數，找極值 取模型： 找一個合適的預測函數（Andrew Ng的公開課中稱爲hypothesis），一般表示爲h函數，該函數就是我們選取的模型，它用來預測輸入數據的判斷結果

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