Week 2——Machine learning by Pro.Andrew Ng (cousera)——notebook

一.概述 在学习过Cousera上第一周的课程后，自己也对于机器学习有了一个大致的了解，并理解了最简单机器学习问题——单变量线性回归问题的解决方式。然而实际上在日常的应用中，影响结果的特征因素个数绝不仅仅限于一个，且数据特征与结果的函数关系也不限于线性，因此可想而知，为了解决更为实际的问题，必然可以构建新的更具普适性的假设模型。所以在第二周的课程中介绍了多变量线性回归（Multivariate l

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