一、多特征符號意義說明：

• x下標j：表示第j個特征
• x上標i：表示第i個樣本的所有特征，是一個行向量
• x上標i下標j：表示第i個樣本的第j個特征，是一個數

二、多特征模型表示：

三、Numpy向量表示、內積計算：

1.向量表示：

向量內積相比于單變量更易編寫、易讀。

2.內積計算：

使用向量內積計算相比與傳統for循環速度更快。（原理是Numpy對于硬件并行使用，加速機器學習作業）

四、多元線性回歸梯度下降算法：

• 同一個參數的梯度下降，每個參數分別計算參數值。
• 黃色部分為計算梯度，對損失函數求該參數的偏導。