这节课主要讲的是逻辑回归（Logistic Regression），说到底还是考的数学功底，一些数学原理的倒腾。

2

描述

解析

给定几个数据，画出图后问你有几项对的，多选题。对于这样的数据，单纯的用线性回归并不是特别适用，适当的增加多项式特性，可以提高对数据的适应。

4

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没啥可说的，主要是翻译问题，说一下 C ，代价函数具有很多局部最优值。

5

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代入 θ0、θ1、θ2 得， −6+x1 ，所以当 x1>6 时， hθ(x)=1 ，也就是 y=1 。

1 && 3

第一题就是 y=1 和 y=0 的情况的 P 之和为 1 。第三题就是公式的倒腾，注意下标和 hθ(x(i)) 的替换部分。