一、多特征符号意义说明：

• x下标j：表示第j个特征
• x上标i：表示第i个样本的所有特征，是一个行向量
• x上标i下标j：表示第i个样本的第j个特征，是一个数

二、多特征模型表示：

三、Numpy向量表示、内积计算：

1.向量表示：

向量内积相比于单变量更易编写、易读。

2.内积计算：

使用向量内积计算相比与传统for循环速度更快。（原理是Numpy对于硬件并行使用，加速机器学习作业）

四、多元线性回归梯度下降算法：

• 同一个参数的梯度下降，每个参数分别计算参数值。
• 黄色部分为计算梯度，对损失函数求该参数的偏导。