coursera斯坦福大学机器学习笔记（3）：多元线性回归（Linear Regression with multiple variables）

多元线性回归 多元线性回归中的样本x包含多种特征 如上图所示，x包含了四种特征（面积，卧室数量，层数，已使用年数）。 符号说明： n：样本的特征数量。 x(i)：第i个样本（向量）。 xij：第i个样本的第j个特征值。 我们仍然假设函数是一条直线：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θnxn（注意n代表了样本的特征数量） 其中x0始终为1。所以上面两个函数是等价的。  我们记

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