吳恩達機器學習（一）：線性迴歸

目錄 1.假設函數 2.代價函數： 3.梯度下降算法 （1）首先假設，得到如下的h(x)函數，然後依次取 （2）然後同時取不同的,再去求解 （3）梯度下降更新： 1）求導項： 2）對於學習率 4.梯度下降在線性迴歸中的應用 總結： 前言：本篇博文僅介紹吳恩達機器學習課程中的線性迴歸這一算法部分，主要內容來自於課程和大牛撰寫的課程筆記。該篇博文僅介紹相關的基礎概念和原理，對於公式中涉及的數學知識不做

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