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11月 12, 2016
演算法筆記 | Machine Learning (Stanford) Lecture 2 史丹佛大學機器學習
m = number of training examples
x = input variables/features
y = output/target variables
(x,y) = training example
(xi,yi) = ith training example
h = hypothesis
continuous: regression
discrete: classification
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