我在b站學ML（四）
感覺回到了統計學多元迴歸的課堂，融入了使用線代中的矩陣運算 在多元情況下梯度下降算法（右邊）： 下標 j 表示第 j 個參數，上標 (i) 表示第 j 個參數的第 i 條數據，本質上和上一節講的一元下的梯度下降算法（左邊）是一回事 優化梯度下降算法的效率 一、特徵縮放 還是房價的例子：當有房屋面積和臥室數量兩個參數時，x1的範圍很大而x2的範圍很小，反映到代價函數上導致很狹長的橢圓形狀，梯度下降會
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