1. Decision boundary

when hθ(x) > 0, g(z) = 1; when hθ(x) < 0, g(z) = 0.

so the hyppthesis is:

2. cost function

to fit parameters θ:

to make a prediction given new x:

Output       

3. Gradient Descent

Repeat {

　　

　　(simultaneously update all θj)

}

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