三、线性回归和逻辑回归

回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据。 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3)cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4)梯度下降：解决线性回归的方法之一 (5)feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 (6)多变量线性

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