支持向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征
二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
Hypothesis：假设
CostFunction：代价函数
梯度下降（这个还有点懵逼）（理解啦~）
稍微有点理解：
因为斜率会越来越小 所以越到极值点梯度下降越慢
所以，根据这个原理可以用它来最小化任何代价函数，不只是线性回归中的代价函数。
线性回归的梯度下降算法（上面的二合一囖~）：
支持向量机，里面有一个巧妙的数学技巧，能让计算机处理无限多个特征
Hypothesis：假设
CostFunction：代价函数
梯度下降（这个还有点懵逼）（理解啦~）
稍微有点理解：
因为斜率会越来越小 所以越到极值点梯度下降越慢
所以，根据这个原理可以用它来最小化任何代价函数，不只是线性回归中的代价函数。
线性回归的梯度下降算法（上面的二合一囖~）：
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本文标题：2020-06-10 吴恩达 机器学习 笔记 day01
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ytfptktx.html
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