Stanford機器學習-Linear Regressioon with Multiple variables（2）
Normal equation 在前面我們使用的都是梯度下降的方法，此外還有一種叫做正規方程的方法，有時效果更好。 如果代價函數是有關於參數的二次方程 如圖所示： 我們就可以使代價函數的偏導數爲零的方法來求得參數（微積分中類似於求極值的方式）。當代價函數爲平方誤差表達式時，我們同樣可以對每一個參數求偏導得到一組參數列表，使得代價最小。 在預測房價的例子中，我們使用矩陣X來存儲特徵值，使用向量Y來存
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