Coursera Machine Learning Week1,2 - 线性回归(Linear Regression)
线性回归属于回归问题。对于回归问题，解决流程为： 给定数据集中每个样本及其正确答案，选择一个模型函数h（hypothesis，假设），并为h找到适应数据的（未必是全局）最优解，即找出最优解下的h的参数。这里给定的数据集取名叫训练集（Training Set）。不能所有数据都拿来训练，要留一部分验证模型好不好使，这点以后说。先列举几个几个典型的模型： 最基本的单变量线性回归： 形如h(x)=th
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