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2022年3月12日
机器学习整理(线性回归)
摘要: 单元线性回归 1、定义假设函数 \(h(x) = \theta_1x + \theta_0\) 2、尝试用样本拟合假设函数,所有样本点到假设函数的距离,其中$m$为样本数量: \(sum = \dfrac{1}{2m} \sum_{1}^{m} (h(x_i) - y_i)^2\) 3、当 sum
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posted @ 2022-03-12 14:28 pokpok
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