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当我们尝试使用Python去实现线性回归的时候：without vectorization vectorizationPython中的向量化表示对于有 n 个特征的线性回归问题，其模型方程可以表示为：为了方便计算，通常会将上述方程写成向量化的形式。将特征向量 x 扩展为（其中）参数向量则模型方程可以简化为：数据读取： price bedroom size 0 22190031180538000325701

在每次迭代过程中，批量梯度下降会使用所有的训练样本数据来计算代价函数的梯度，然后依据这个梯度对模型参数进行更新。