線性迴歸之特徵歸一化、步長選擇、特徵組合

針對ng上的線性迴歸課程，幾個技巧性的方法，現整理如下： 在求解線性迴歸的模型時，有三個需要注意的問題 一就是特徵組合問題，比如房子的長和寬作爲兩個特徵參與模型的構造，不如把其相乘得到面積然後作爲一個特徵來進行求解，這樣在特徵選擇上就做了減少維度的工作。這個是多項式迴歸（Polynomial Regression）裏面的一個重點問題。 二就是特徵歸一化（Feature Scaling），這也是許多

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