机器学习：多元线性回归

1. 样本大小为47，自变量为房间的面积和卧室个数，因变量为房间的价格。 2. 用梯度下降方法实现多变量的回归问题。 3. 选择learning rate α，范围是0.001≤α≤10。将通过初始选择、运行梯度下降和观察代价函数相应地调整学习速率。在该初始学习率下运行50次梯度下降迭代，并存储在相应的vector J中，并将所有的J画在同一副图中进行比较。做出与实验指导书中相同的图，选择最优α值，并回答以下问题： （1） 观察α值变化对cost function的影响，当α值过大或过小时会发生什么？ （2） 通过线性回归预测当面积为1650和卧室数为3个时，对应的房子价格。 4. 使用normal equation方法，使用这个公式不需要任何特征缩放，在一个计算中你会得到一个精确的解决方案：梯度下降之前没有“循环直到收敛”。计算出θ值以及预测当面积为1650和卧室数为3个时，对应的房子价格，并与上述值比较。