영덕의 연구소

[Multivariate Linear Regression]1. Multiple Features - 이전 시간까지는 variable이 1개, 2개인 것만 봤는데, 조금 더 변수가 많은 multiple featrue 모델을 보자 - n = number of features 이며, x^(i) = input of i_th training example. 만약 x^2라면 2번째 training example의 variable들이며 이는 n by 1 vector로 표현됨 - linear regression에서 x0, 즉 x_0^(i)는 1로 정의한다 - 이 경우, h함수는 0부터 n까지, n+1개의 feature로 이루어진 x벡터 그리고 n+1개의 θ로 이루어진 θ벡터의 inner product로 표현할 수 있다 ..