您的位置: 首页 > 文章 > 机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（1）多元线性回归模型 机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（1）多元线性回归模型 分类: 文章 • 2024-09-27 14:03:16 1、多元线性回归假设函数的新形式 由于特征（或者变量）拓展成了多个，例如，以前的房屋价格预测的特征可能只有面积，但现在加入了楼层、卧室数、以及使用年限等，所以其假设函数也发生了相应的变化 如上图所示，为了方便，令x0=1x_{0}=1x0=1，于是xxx变成了n+1维向量，为了紧凑，假设函数记为hθ=θTxh_{\theta}=\theta^{T}xhθ=θTx 2、多元线性回归模型代价函数的新形式 这里将θ0，θ1，...，θn\theta_{0}，\theta_{1}，...，\theta_{n}θ0，θ1，...，θn统一写成θ\thetaθ 3、多元线性回归模型的梯度下降新形式 θ0\theta_{0}θ0的更新方程不变，θj\theta_{j}θj对应的求和项前面的系数为xjix_{j}^{i}xji
![机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（1）多元线性回归模型](/default/index/img?u=aHR0cHM6Ly9waWFuc2hlbi5jb20vaW1hZ2VzLzk1NS80Mzk2Y2M4YTFjZDBjZDQwZWRmOWI5YWRlNWZhYjYzMy5wbmc= "机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（1）多元线性回归模型")
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