摘要： 主要内容： 一.欠拟合和过拟合(over-fitting) 二.解决过拟合的两种方法 三.正则化线性回归 四.正则化logistic回归 五.正则化的原理 一.欠拟合和过拟合(over-fitting) 1.所谓欠拟合，就是曲线没能很好地拟合数据集，一般是由于所选的模型不适合或者说特征不够多所引起的 阅读全文

摘要： 主要内容： 一.回归与分类 二.Logistic模型即sigmoid function 三.decision boundary 决策边界 四.cost function 代价函数 五.梯度下降 六.自带求解函数 七.多分类问题 一.回归与分类 回归：用于预测，输出值是连续型的。例如根据房子的大小预测 阅读全文