Machine Learning (Week3)
在第三周的课程里,介绍了 Logistic Regression - 逻辑斯谛回归问题,主要应用在 Classification - 分类上。还有 Regularization - 正则化,如何用来解决 Overfitting - 过拟合问题。
Machine Learning (Week2)
在第二周的课程里,主要讲了 多变量线性回归以及相应的 梯度下降实践,一些梯度下降的技巧如 学习速率的选择, Feature Scaling - 特征缩放等,最后介绍了 Polynomial Regression - 多项式回归和 Normal Equation - 正规方程。