摘要：5.1 Cost Function 假设训练样本为：{(x1),y(1)),(x(2),y(2)),...(x(m),y(m))} L = total no.of layers in network sL= no,of units(not counting bias unit) in layer L 阅读全文

摘要：Model Representation Logistic Unit： Sigmoid (logistic) activation function: Neural Network：神经网络，即一群有强相关性的神经元。 神经网络包括输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层可能是一层，也可能包含多层。 表示 阅读全文

摘要：先来说说回归的思想吧： 常见的回归就是通过一系列的点，计算得到一条线。当有新的输入时，可以直接计算得到输出。用最小二乘法求解线性回归方程就是我们最早接触到的回归。对于线的表示都不尽相同，如线性回归得到的预测函数是y=w⃗ T∗x⃗ +a，逻辑回归则是一条S型曲线。 逻辑回归和线性回归（Linear 阅读全文

摘要：单变量线性回归： ex1.m plotData.m computerCost.m gradientDescent.m 多变量线性回归： ex1_multi.m featureNormalize.m computerCostMulti.m gredientDescentMulti.m normalEq 阅读全文