吴恩达机器学习笔记
day2 总结：今天学习了线性回归、梯度下降以及梯度下降在线性回归算法中的应用等内容。 线性回归算法用来解决有监督问题中的回归问题 【算法思想】：用历史经验（x[样本特征],y[样本结果]）来学习一个假设函数h，从而能够在对新样本中的x进行预测得到结果y。 用历史数据中的y与假设函数的结果h(x)进行对比，得到代价函数。 【假设函数的目标】是不断修改参数theta最终使代价函数达到最小值，即使假设
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