- 向量化多元线性回归，及梯度下降算法
- 将W₁，…，Wn写成向量W，将X₁，…，Xn写成向量X，而b还是之前的b
- 注意：在多元线性回归的梯度下降算法中，Wj是指从W₁到Wn中的某一项，因为多元线性回归有多个特征（变量），所以对于每一个特征X都有对应的W。而对于每一个W，梯度下降算法在每一步都要对其进行更新
- 单元和向量化多元线性回归的梯度下降算法对比
- 这里的多元和单元是指X的个数
- 左边是单元线性回归的梯度下降算法，右边是向量化多元线性回归的梯度下降算法
- 黄色内部是成本函数J对W₁的偏导
- 正规方程的优缺点
- 优点：只适用于线性回归，且求解w和b时不需要迭代梯度下降算法
- 缺点：没有推广到其他的学习算法，如果特征数量过大，它的速度会很慢
- 在某些机器学习库中可能会使用正规方程法，来求w和b，从而实现线性回归
- 但是正规方程法了解即可，我们最好还是使用梯度下降算法来求w和b
