機器學習-多變量線性迴歸

多變量線性迴歸 形式： 這裏要注意的是x0=1(恆等) 如果瞭解一點線性代數就知道可以簡化爲向量相乘（默認向量爲列向量） 特徵縮放（feature scaling） 當特徵值的取值範圍過大時，畫出的函數圖像可能會有點畸形 例如下面這樣癟癟的橢圓 這樣可能會在梯度下降時來回震盪 解決的辦法就是特徵縮放，一般來說控制特徵值的範圍在（-1，1）範圍附近即可 如上 ： x1=x1/2000, x2=x2/

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