大神笔记 http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/week2.html
以下为便于理解添加的图或内容
4.1多特征：
4.2多变量梯度下降
一与多：
4.3梯度下降——特征值缩放
4.4梯度下降——学习效率
4.5特征和多项式回归
我们可以通过使它成为二次函数，立方函数或平方根函数（或任何其他形式）来改变我们的假设函数的行为或曲线。线性回归只能以直线来对数据进行拟合，有时候需要使用曲线来对数据进行拟合，即多项式回归(Polynomial Regression)。在使用多项式回归时，要记住非常有必要进行特征缩放，比如 的范围为 1-1000，那么 的范围则为 1- 1000000，不适用特征缩放的话，范围更有不一致，也更易影响效率。
4.6正规方程（标准化方程）:
矩阵的求导公式是关键，图片转载自https://blog.csdn.net/perfect_accepted/article/details/78383434
4.7不可逆性正规方程
选讲