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摘要： 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 7.1 过拟合的问题 如果我们有非常多的特征，我们通过学习得到的假设预测可能能够非常好地适应训练集（代价函数可能几乎为 0），但是可能会不能推广到新的数据。 下图是一个回归问题的例子： 第一个模型是一个线性 阅读全文

摘要： 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类分类：一个对所有 6.1 分类问题 在分类问题中，我们尝试预测的结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金 阅读全文

摘要： 5.1 基本操作 5.2 对数据进行灵活操作 5.3 计算数据 5.4 数据可视化 5.5 控制语句和函数 5.6 矢量化 官网安装：Installation 在线文档：http://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/ 5.1 基本操作 算术运算 阅读全文