吴恩达机器学习之多变量线性回归：多维特征、多变量梯度下降、梯度下降法实践之特征缩放和学习率、特征和多项式回归、正规方程及不可逆性（详细笔记，建议收藏，已有专栏）

吴恩达机器学习栏目清单
专栏直达：https://blog.csdn.net/qq_35456045/category_9762715.html

4.多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

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


增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：

4.2 多变量梯度下降

参考视频: 4 - 2 - Gradient Descent for Multiple Variables (5 min).mkv
与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即：

其中：

我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。 多变量线性回归的批量梯度下降算法为：

求导数后得到：

我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一个新的值，如此循环直到收敛。
代码示例：

Python 代码：（多变量线性回归的代价函数）

def computeCost(X