机器学习之多变量线性回归

例子：房价预测， 房子由多个变量组成，如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(????1,????1,…,????????)

n代表特征的数量， 代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。

关于为什么数据要归一化：
为了使梯度下降收敛的更快。