机器学习-多变量线性回归

多变量线性回归 形式： 这里要注意的是x0=1(恒等) 如果了解一点线性代数就知道可以简化为向量相乘（默认向量为列向量） 特征缩放（feature scaling） 当特征值的取值范围过大时，画出的函数图像可能会有点畸形 例如下面这样瘪瘪的椭圆 这样可能会在梯度下降时来回震荡 解决的办法就是特征缩放，一般来说控制特征值的范围在（-1，1）范围附近即可 如上 ： x1=x1/2000, x2=x2/

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