多变量线性回归 原理
【摘要】
week 2 在 week 1 的基础上，将变量扩充到≥2的情况，整体比较简单。
多变量的概念
也是一个预测房价的例子，但不同的是，影响房价的因素不止是房子的大小，还引入卧室数量(number of bedrooms)，走廊数量(number of floors)，房子年龄(years)，共4个变量。可以用一个向量的...
week 2 在 week 1 的基础上，将变量扩充到≥2的情况，整体比较简单。
多变量的概念
也是一个预测房价的例子，但不同的是，影响房价的因素不止是房子的大小，还引入卧室数量(number of bedrooms)，走廊数量(number of floors)，房子年龄(years)，共4个变量。可以用一个向量的形式来表示训练集中的每个变量(feature)
假设函数可以改写为这样的形式：（因为这里讨论的是线性模型，所以每个变量对结
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/35288151
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章，如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）