吳恩達機器學習筆記3-多變量線性迴歸

上一節中講的是單個變量的處理方法，那多變量問題要怎麼辦呢？ （X上標（2）是一個索引，代表着第二個訓練集樣本，此處指的是表格中的第二行。） 梯度運算的使用技巧1：特徵縮放（feature scaling） 數據預處理中，標準的第一步是數據歸一化。如下圖所示，藍色的圈圈圖代表的是兩個特徵的等高線。其中左圖兩個特徵X1和X2的區間相差非常大，X1區間是[0,2000]，X2區間是[1,5]，其所形成的

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