第三講. 邏輯迴歸和過擬合問題的解決 logistic Regression & Regularization
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在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
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在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
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在每次迭代中，按照gradient descent的方法更新引數θ：θ(i)-=gradient(i),其中gradient(i)是J(θ)對θi求導的函式式，在此例中就有gradient(1)=2*(theta(1)-5), gradient(2)=2*(theta(2)-5)。如下面程式碼所示：
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欠擬合、過擬合——解決方法
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吳恩達-機器學習(3)-分類、邏輯迴歸、多分類、過擬合
文章目錄 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary
容量、欠擬合、過擬合和正則化
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梯度下降、過擬合和歸一化
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第七章 經驗誤差，過擬合與評估方法（留出法，交叉驗證法，自助法）
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