ML:多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

引入额外标记

  • xj(i) 第i个训练样本的第j个特征
  • x(i) 第i个训练样本对应的列向量(column vector)
  • m 训练样本的数量
  • n 样本特征的数量

假设函数(hypothesis function)

  • 公式:
    • 向量化: 其中:令x0=1,x0引入的目的是为了“美化”,以便于矩阵计算 使用矩阵计算: 令X存储训练样本,形如: 我们就可以这样计算假设: