吳恩達機器學習（二）多元線性迴歸（假設、代價、梯度、特徵縮放、多項式）

目錄 0. 前言機器學習 1. 假設函數（Hypothesis）函數 2. 代價函數（Cost Function）學習 3. 梯度降低（Gradient Descent）3d 4. 特徵縮放（Feature Scaling）code 5. 多項式迴歸方程（Polynomial Regression）orm 學習完吳恩達老師機器學習課程的多變量線性迴歸，簡單的作個筆記。文中部分描述屬於我的消化後的理

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