本周学习多变量线性回归及Matlab使用 - 机器学习 - Coursera Machine Learning - 吴恩达

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多变量线性回归（模型构建与梯度下降方法）
特征筛选及多项式回归分析
正规方程解法

Matlab学习内容

多变量线性回归模型构建

1）模型

- 假设函数：

- 参数：所有 theta
- 代价函数：与单变量回归情形相同

- 梯度下降：

2）梯度下降算法的实用技巧

- 特征缩放（Feature Scaling）

数据标准化处理方法之一，即均值归一化

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