之前的训练集，都是单个x决定y，但是在实际情况中，往往是多项特征值x决定一个y，我们用xj来表示第j个特征。
通常的表示方法
所以，假设函数将变成：
代价函数
如果规定x0的值为1
那么假设函数可以写成：
矩阵表示法
此时，针对代价函数的梯度下降算法的θj的赋值应为：
x0已经人为规定值为1
之前的训练集，都是单个x决定y，但是在实际情况中，往往是多项特征值x决定一个y，我们用xj来表示第j个特征。
通常的表示方法
所以，假设函数将变成：
代价函数
如果规定x0的值为1
那么假设函数可以写成：
矩阵表示法
此时，针对代价函数的梯度下降算法的θj的赋值应为：
x0已经人为规定值为1
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本文标题：多项特征集（Multiple Feature）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/mfaodftx.html
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