Stanford機器學習-Linear Regressioon with Multiple variables（1）

一、Multiple features 前面的課程中學習到的線性迴歸算法只含有一個或是兩個變量，如房屋價格的例子： 對於這個的擬合假設這裏只有兩個參數 θ0和 θ1，但在實際生活中影響房屋價格的因素往往還有很多，比如： 臥室的數量，樓層數等；我們希望可以用一個矩陣來存儲相關的數據，具體的表示如圖片中所寫的那樣，這樣我們就可以使用向量來計算。 在這樣的情況下，我們所需的假設參數就會有很多： 如上這裏

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