在使用机器学习对训练数据进行学习和分类的时候，会出现欠拟合和过拟合的问题。那么什么是欠拟合和过拟合问题呢？

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  4. Andrew Ng机器学习算法入门(三):线性回归算法

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  5. Andrew Ng机器学习算法入门((七):特征选择和多项式回归

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  6. Andrew Ng机器学习算法入门(八):正规方程

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  7. Andrew Ng机器学习算法入门((六):多变量线性回归方程求解

    多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的 ...

  8. Andrew Ng机器学习算法入门(四):阶梯下降算法

    梯度降级算法简介 之前如果需要求出最佳的线性回归模型,就需要求出代价函数的最小值.在上一篇文章中,求解的问题比较简单,只有一个简单的参数.梯度降级算法就可以用来求出代价函数最小值. 梯度降级算法的在维 ...

  9. Andrew Ng机器学习算法入门((五):矩阵和向量

    矩阵定义 数学上,一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列 使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据 向量的定义 向量就是n行1列的特殊矩阵 由于向量仅仅只有1行,那么通过一个变量i来指定获 ...

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