吴恩达ML课程 笔记总结（四）——多变量线性回归

这节的主要内容来啦： 1. 多元变量引入 2. 梯度下降算法在多元变量的情况下的实现 3. 梯度下降算法的实际应用：特征缩放 4. 梯度下降算法的实际应用：学习率α 1、多元变量 之前我们都是只有一个对应的输入x和对应输出y的线性回归问题，这一节我们将要学习多变量的（即存在x1,x2,x3…）的线性回归问题。如图是预测房价模型的多变量表示： 因此我们可以将预测函数h表示成下面的形式： 同样根据我们

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