吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归及多元梯度下降算法

1. Linear Regression with Multiple Variables 简单来说，多元线性回归就是把前述的输入变量规模扩大，增加更多的自变量。下面是一些符号的含义：  那么相应的来看，多变量的假设函数（Hypothesis Function）有如下形式：  其矩阵（向量化）乘法形式的表示方法如下：  这里有一点就是对每一个数据集来说，其x0都是恒为1的，与θ0相乘之后就是常数项θ

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