摘要：
二分类 由于线性模型在拟合二分类问题的表现很差，因此在做二分类回归时需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑到二分类任务，其输出标记为$y \in {0,1}$，而线性回归模型产生的预测值为$h_\theta(x) = \Theta X$，是连续的实值。于是 阅读全文
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特征归一化，特征映射，正则化 特征归一化(Feature Normalize/Feature Scaling) 应用简介 当数据集的各个属性之间的值分布差别较大时，运用梯度下降算法求解局部最优解时会需要很小的学习率以及多次迭代才能达到最优解。因此，使用特征归一化主要有以下两条作用： 归一化后加快了梯 阅读全文
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一元线性回归例题 - 餐馆扩建 IIn this part of this exercise, you will implement linear regression with one variable to predict profits for a food truck. Suppose yo 阅读全文
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分类练习 1. 绘制训练集 在进行分类时，依旧需要观察训练集的样本特征，选择合适的模型 data = load("ex2data2.txt"); x = data(:,[1,2]); y = data(:,3); plotData(x,y); x = mapFeature(x(:,1),x(:,2) 阅读全文