機器學習之2-多變量線性迴歸(Linear Regression with Multiple Variables)

1.多維特徵 多個變量的模型： 特徵的數量：n 訓練集實例：代表第 i 個訓練實例，是特徵矩陣中的第 i 行，是一個向量（vector)。 代表特徵矩陣中第 i 行的第 j 個特徵，也就是第 i 個訓練實例的第 j 個特徵。 2.多變量梯度下降 多變量梯度下降和單變量梯度下降完全類似 3.梯度下降實踐1-特徵縮放 在我們面對多維特徵問題的時候，我們要保證這些特徵都具有相近的尺度，這將幫助梯 度下降

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