【机器学习】Stanford Machine Learning 学习笔记（二）
之前刷过一次斯坦福大学吴恩达教授的Coursera公开课，但那次刷的时候我还太年轻，所以也没做笔记，而且到现在为止，也都快忘的差不多了。过不了多久就要开始保研复试了，这里想再花一个月的时间重新过一遍，也在CSDN上做好记录。 一、多变量线性回归 在上一个小节中，我们介绍了单一变量进行线性回归的方法：假设函数h(x)、代价函数J(θ)、梯度下降法等等。 假设函数h(x) 但对于我们日常中的事物，单变
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