多元逻辑斯蒂回归matlab代码-machine-learning-andrew-ng:Ng的机器学习入门

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多元逻辑斯蒂回归matlab代码机器学习课程挑战了解机器学习的基础。动作研究了以下概念：线性回归：训练集，特征，目标变量，假设，学习算法，参数，成本函数，优化问题，梯度下降，学习率，批次梯度下降多元线性回归：特征缩放，均值归一化，选择学习率，正态方程逻辑回归：分类，逻辑函数，S形函数，决策边界，非线性决策边界，成本函数，优化算法，多类分类，一对多正则化：过度拟合，正则化参数，正则线性回归，正则逻辑回归神经网络：计算机视觉，S型激活函数，层，偏差，正向传播，非线性分类，反向传播算法，随机初始化模型选择：训练/验证/测试集，诊断偏差和方差，交叉验证错误，正则化，学习曲线，高偏差，高方差，误差分析，精度，召回率，F1得分支持向量机：SVM假设，大余量分类器，核，相似度，高斯核，线性核，多项式核，无监督学习：聚类，K-均值主成分分析：降维，数据压缩，数据可视化，协方差矩阵sigma，sigma的特征向量，压缩表示的重构，pf主成分数，学习加速 k-均值聚类：聚类索引，聚类质心，随机初始化，肘法异常检测：密度估计，正态与异常，欺诈检测，制造，监控工作参数，高斯分布，特

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