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特征和多项式回归
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2023-11-22 00:24:20
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机器学习笔记
一、简要介绍
什么是机器学习
监督学习与无监督学习
二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
梯度下降法
梯度下降与线性回归的结合
三、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
多维特征
多变量梯度下降
梯度下降法-特征缩放
梯度下降法-学习率
特征和多项式回归
正规方程
正规方程在矩阵不可逆时的解决方法
四、逻辑回归
分类问题
假设陈述
判定边界
损失函数
高级优化
多类别问题
五、正则化
过拟合的问题（over-fitting）
代价函数
基本概念
混淆矩阵
损失函数——交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss）
核函数
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