机器学习笔记2——多变量线性回归

关键字：等值线，特征缩放，归一化，多项式线性回归 1.定义： 1.1 基函数为特征 顾名思义，一般情况下，多变量线性回归就是变量不止一个。因为是线性的，所以可以表示为 其中的ai是有实际意义的，表示当Xi变化一个单位后，对应的Y的变化 这里x0为1 将x和seta都写成列向量的形式，都是n+1维列向量,就是有n+1个特征，数据集有m个数据 2.利用梯度下降法求解多变量线性回归 就是：这里假设有m个

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