Lesson2 Liner Regression with multiple variables(多變量的線性迴歸)

Multiple Features（多特徵） 是指訓練集中第i個訓練樣本的第j個特徵(標量)；是訓練集中第i個輸入特徵(向量)。 Example: Hypothesis: 以前： 現在： 定義 代價函數(cost function): 梯隊下降法(Gradient descent): 以前：（n=1） 現在：(n>=1)  -->多元線性迴歸的梯度下降算法 特徵縮放(feature scaling

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