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

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$x_0=1$，于是$x$变成了n+1维向量，为了紧凑，假设函数记为hθ=θTxh_{\theta}=\theta^{T}x