入門--Machine Learning 1-2 小結
在coursera上跟着Andrew NG的視頻學了一個禮拜，做個小結，主要是學了監督學習中的迴歸和分類的一些基本概念與算法 迴歸：線性迴歸與邏輯迴歸 一、線性迴歸：根據已有的數據集，擬合一個假設函數，用來做預測 1.單特徵值 假設函數爲(線性假設)： 和是預測模型參數，x爲樣本的特徵 然後求解代價函數，即平方誤差函數 (至於爲什麼是這個函數，應該是和最小二乘有關（待學習）) m指的是樣本總數，
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