之前我們討論過乙個線性回歸的，裡面是關於房屋售價和面積之間的關係，這個例子中特徵只有乙個，就是面積。
現在我們繼續來討論如果出現多個特徵，通常情況下也是如此，人們在收售房屋時會考慮多個因素，比如新舊程度、地理位置、臥室數量、布局等等。這時特徵數量不再是單一的，而是出現多個。
給出以下例子，考慮房屋面積、臥室數量、房屋年齡三個因素。
我們用 n 代表特徵數量，m 代表樣本數量，變數 x 此時也變為三個，即 x1 （代表面積），x2（代表臥室數量），x3（代表房屋年齡）。
定義 x(i) 代表第 i 個樣本的所有特徵值。例如 x(2) = [1416, 3, 2, 40, 232]
定義 xj
(i) 代表第 i 個樣本中第 j 個特徵量。例如 x3
(2)= 2
在這個例子中假設函式就為 h(θ) (x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + θ3x3 ,我們令 x0 = 1, 可以得到 h(θ) (x) = θ0x0 + θ1x1 + θ2x2 + θ3x3
所以當特徵有 n 個時， h(θ) (x) = θtx ，這就是多元線性回歸的假設函式。
多元線性回歸
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