机器学习笔记(吴恩达)——多变量线性回归

多变量线性回归 模型的特征为 ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) (x_1,x_2,...,x_n) (x1​,x2​,...,xn​) 符号说明 n n n表示特征的数量 x ( i ) x^{(i)} x(i)代表第 i i i个实例，即特征矩阵中第 i i i行 因此多变量的假设 h h h为： h θ ( x ) = θ 0 x 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x

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