我在b站学ML（四）
感觉回到了统计学多元回归的课堂，融入了使用线代中的矩阵运算 在多元情况下梯度下降算法（右边）： 下标 j 表示第 j 个参数，上标 (i) 表示第 j 个参数的第 i 条数据，本质上和上一节讲的一元下的梯度下降算法（左边）是一回事 优化梯度下降算法的效率 一、特征缩放 还是房价的例子：当有房屋面积和卧室数量两个参数时，x1的范围很大而x2的范围很小，反映到代价函数上导致很狭长的椭圆形状，梯度下降会
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