机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（1）多元线性回归模型

1、多元线性回归假设函数的新形式 由于特征（或者变量）拓展成了多个，例如，以前的房屋价格预测的特征可能只有面积，但现在加入了楼层、卧室数、以及使用年限等，所以其假设函数也发生了相应的变化 如上图所示，为了方便，令 x 0 = 1 x_{0}=1 x0​=1，于是 x x x变成了n+1维向量，为了紧凑，假设函数记为 h θ = θ T x h_{\theta}=\theta^{T}x hθ​=θT

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