[机器学习Lesson4]多元线性回归

1. 多元线性回归定义 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 我们现在介绍方程的符号，我们可以有任意数量的输入变量。 这些多个特征的假设函数的多变量形式如下： hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2

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