Machine_Learning（第七章）

logistic 回归 假设函数 决策边界：假设本身和参数的属性，不是训练集的属性 代价函数 简化的代价函数 梯度下降算法 多分类问题 欠拟合：没有很好的拟合训练数据 过拟合：假设函数能拟合几乎所有数据，但函数可能太过庞大，变量太多 正则化：避免过拟合 线性回归的正则化 正则化梯度下降 正则化正规方程 逻辑回归的正则化 正则化梯度下降

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