机器学习系列5：特征缩放

首先我们应该了解一下多元线性回归。相比于单变量线性回归，该函数拥有多个变量值，那么他所拥有的参数就不仅仅是一个或者两个，而是多个。 例如下面这个函数： 如果把该函数的参数 θ 和变量 x 全部写成向量的形式，就可以简化成下面这个函数：   如果你想预测房价，现在有两个变量 x1 和 x2 来控制房子的价格。 x1 为房子的大小，范围在 0 到 2000，x2 为房子中卧室的数目，范围在 0 到 5

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