吴恩达机器学习笔记3-多变量线性回归

上一节中讲的是单个变量的处理方法，那多变量问题要怎么办呢？ （X上标（2）是一个索引，代表着第二个训练集样本，此处指的是表格中的第二行。） 梯度运算的使用技巧1：特征缩放（feature scaling） 数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的

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