機器學習基礎(chǔ)教程

第一章機器學習概述

1．1機器學習與硬編程

1．2監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習

1．3回歸問題與分類問題

1．4機器學習與人工智能

1．5機器學習模型框架及表述方式

1．6本章小結(jié)

第二章線性回歸

2．1線性回歸的模型假設(shè)

2．2代價函數(shù)

2．3梯度下降算法

2．4線性回歸的預測方法

2．5線性回歸實例1——寶寶體重預測

2．6多元線性回歸及特征向量預處理

2．7本章小結(jié)

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