多维特征-进入it企业必读的200个.net面试题完整扫描版下载

4.1 多维特征 参考视频: 4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,...,xn）。 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： n 代表特征的数量 x(i)代表第 i 个训练实例，是特征矩阵中的第 i 行，是一个向量（vector）。 比方说，上图的 (2) 1416 3 2 40 x             ， 代表特征矩阵中第 i 行的第 j 个特征，也就是第 i 个训练实例的第 j 个特征。 如上图的 (2) 3 2x  (2) 3 2x  支持多变量的假设 h 表示为： 这个公式中有 n+1 个参数和 n 个变量，为了使得公式能够简化一些，引入 x0=1，则公式 转化为：