吳恩達機器學習筆記--多變量線性迴歸

  多維特徵 目前爲止，我們探討了單變量（特徵）的迴歸模型，現在我們對房價模型增加更多的特徵，如房間數樓層等，構成一個含有多個變量的模型，模型中的特徵爲（x ,x ,...,x ）。   多變量梯度下降 與單變量線性迴歸類似，在多變量線性迴歸中，我們也構建一個代價函數，則這個代價函數是所有建模誤差的平方和，即： 其中： 我們的目標和單變量線性迴歸問題中一樣，是要找出使得代價函數最小的一系列參數。

>>阅读原文<<