机器学习基础教程

第一章机器学习概述

1．1机器学习与硬编程

1．2监督学习与非监督学习

1．3回归问题与分类问题

1．4机器学习与人工智能

1．5机器学习模型框架及表述方式

1．6本章小结

第二章线性回归

2．1线性回归的模型假设

2．2代价函数

2．3梯度下降算法

2．4线性回归的预测方法

2．5线性回归实例1——宝宝体重预测

2．6多元线性回归及特征向量预处理

2．7本章小结

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