第二章： 多变量线性回归

多变量 其实多变量就是多增加了几个特征变量。本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子： 想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。 这里有几点需要注意的：学习了多变量之后因为元素较多，所以最好使用向量，矩阵乘法对其进行表示。 多元梯度下降 这是单变量和多变量的梯度算法对比图，其实从中可以

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