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斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture2-线性回归+梯度下降+正规方程组

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture2-线性回归+梯度下降+正规方程组_第1张图片

声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来

          博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。

          CS229的视频和讲义均为互联网公开资源


Lecture 2

这一节主要讲的是三个部分的内容：

·Linear Regression（线性回归）

·Gradient Descent（梯度下降）

·Normal Equations（正规方程组）

 

1、 线性回归

首先给了一个例子，如何根据房屋的大小等数据，来预测房屋的价格

引入一些符号以便于叙述：

m – 表示训练样本的数目

x – 表示输入变量/特征

y – 表示输出变量/目标变量

（x，y）- 表示一个训练样本

第i个训练样本（ x(i),y(i) 

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