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ML系列学习笔记基于吴恩达教授的斯坦福CS229 2018课程📒

本文扩展了线性回归模型:引入局部权重回归以及第一个分类模型——逻辑斯特回归;证明为什么使用最小平方误差作为优化目标;介绍一种新的参数优化方法——牛顿法。

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