入门--Machine Learning 1-2 小结
在coursera上跟着Andrew NG的视频学了一个礼拜，做个小结，主要是学了监督学习中的回归和分类的一些基本概念与算法 回归：线性回归与逻辑回归 一、线性回归：根据已有的数据集，拟合一个假设函数，用来做预测 1.单特征值 假设函数为(线性假设)： 和是预测模型参数，x为样本的特征 然后求解代价函数，即平方误差函数 (至于为什么是这个函数，应该是和最小二乘有关（待学习）) m指的是样本总数，
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