引入额外标记

• x_j⁽ⁱ⁾ 第i个训练样本的第j个特征
• x⁽ⁱ⁾ 第i个训练样本对应的列向量(column vector)
• m 训练样本的数量
• n 样本特征的数量

假设函数(hypothesis function)

• 公式：
  
• 向量化：
  
  其中：令x₀=1，x₀引入的目的是为了“美化”，以便于矩阵计算
  使用矩阵计算：
  令X存储训练样本，形如：
  
  我们就可以这样计算假设：
  

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