机器学习入门---吴恩达视频的简要总结（1）

文章目录 引言 机器学习的分类： 监督学习的分类： 线性回归问题原理： 分类问题原理： 假设函数： 代价函数： 梯度下降法： 学习率： 标准方程法： 特征归一化： 局部最优解： 正则化： 过拟合： 神经网络： 神经网络训练步骤： 训练神经网络中需要注意的问题： SVM算法： //本文为作者原创，若有不足欢迎指正// 引言 丘成桐院士说过，假传传万卷，真传传一例。意思是作为初学者通读读万卷书，也很难

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