机器学习笔记02：多元线性回归分析、梯度下降法和正规方程法

在《机器学习笔记01》中，已对单变量线性回归模型及梯度下降算法进行了详细介绍。本文作为前文的延伸内容，将探讨涉及多个变量（即特征）的线性回归问题，涵盖多变量梯度下降方法、Normal equation（矩阵方程法）等核心内容，并对实际应用过程中需重点关注的相关事项进行说明。

单元线性回归

首先需要回顾单变量线性回归中的假设函数形式：

所采用的假设函数表达式为 h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1 x

多元线性回归

以下将对包含多个特征或变量的线性回归模型进行介绍。仍以房价预测为例，假定在进行房价估算时，需要考虑四个关键要素：房屋面积、卧室数量、楼层数量以及房屋年龄。假定所使用的训练数据集如下：