Andrew Ng机器学习笔记（二）

4.多元线性回归 对于多元回归，道理同之前讲述的一样，要引入线性代数表达。此时，可视化描述已经不可能了。现在的假设函数变为： hθ(x)=θ0+θ1x ———> hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...θnxn 为了方便数学上的表示，引入 x0=1 ，则 θ0=θ0x0 那么可得到假设函数的向量表示： hθ(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...θnxn=θTx 相应的梯度下降算法，参考以

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