与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价

函数是所有建模误差的平方和，即：

其中：ℎ?(?) = ??? = ?0 + ?1?1 + ?2?2+. . . +???? ，

我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数。

多变量线性回归的批量梯度下降算法为：

即：

求导数后得到：

当? >= 1时，

我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一个新的

值，如此循环直到收敛。

代码示例：