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介绍了机器学习中一个基本的实例线性回归
文章目录数据导入作图:我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来,对数据有一个直观的感受,根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化:将数据数据向量化:分成两个维度,第一维所有的行都要,X是前面所有
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本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记,比较潦草,有兴趣的可以看一看。 知识点概要: 1、假设函数 2、代价函数 3、梯度下降法 4、如何选择学习率 5、关于线性回归的梯度下降
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