機器學習（三）——多變量線性迴歸

目錄 一、前言： 二、模型描述： 1.Hypothesis： 2.Cost Function:   三、多元梯度下降法 1.特徵放縮 2.學習率α的選擇： 四、特徵與多項式迴歸 五、正規方程（區別於梯度下降法） 六、梯度下降法與正規方程法的比較 一、前言：   吳恩達第五章多線性變量回歸筆記（所有例子均來自吳恩達機器學習視頻課的內容） 在所有公式中，n爲特徵個數，m爲樣本數量   二、模型描述：

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