吳恩達機器學習_第四章_多變量線性迴歸_筆記總結

目錄 4.1 多維特徵 4.2 多變量梯度下降 4.3 特徵縮放 簡單的歸一化: 均值歸一化 4.4 梯度下降法實踐2-學習率 4.5 特徵和多項式迴歸 4.6 正規方程 4.7 正規方程及不可逆性： 解決方法： 4.8 參考文章 4.1 多維特徵 例子代入： 定義： n = 特徵數目 x ( i ) x^{(i)} x(i)= 第i個訓練樣本的所有輸入特徵，可以認爲是一組特徵向量 x j ( i

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