機器學習(二)——多變量線性迴歸

一. 前言 本文繼續《機器學習(一)——單變量線性迴歸》的例子，介紹多維特徵中的線性迴歸問題，並通過矩陣計算的方法優化機器學習的計算效率。 二. 模型表示 現在我們對房價預測模型增加更多的特徵值，如房間數、樓層、房屋年限等，構成一個多變量的模型，模型中的特徵爲（ x1,x2,...,xn ）。 (說明: 在現實機器學習的問題中往往具有幾百甚至上萬維的特徵值的模型) 2.1 變量定義 下面我們引入新

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