吳恩達機器學習筆記（3）——多變量線性迴歸及多元梯度下降算法

1. Linear Regression with Multiple Variables 簡單來說，多元線性迴歸就是把前述的輸入變量規模擴大，增加更多的自變量。下面是一些符號的含義：  那麼相應的來看，多變量的假設函數（Hypothesis Function）有如下形式：  其矩陣（向量化）乘法形式的表示方法如下：  這裏有一點就是對每一個數據集來說，其x0都是恆爲1的，與θ0相乘之後就是常數項θ

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