1. 多元特征
这种具有多个输入特征的线性回归模型被称为，多元线性回归
2. 向量化及Numpy
numpy官方说明链接
NumPy 是一个库，它扩展了 python 的基本功能，增加了更丰富的数据集，包括更多数字类型、向量、矩阵和许多矩阵函数。NumPy 和 python 可以无缝协作。Python 算术运算符可用于 NumPy 数据类型，许多 NumPy 函数也可接受 Python 数据类型。NumPy 的基本数据结构是一个可索引的 n 维数组，其中包含相同类型（dtype）的元素。
- 关于shape
Numpy中的dot函数，是两个向量点乘运算的向量化实现
当我们要运算\(f = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n\)时，我们可以这样写
import numpy as np
w = np.array([1.0,2.5,-3.3])
b = 4
x = np.array([10,20,30])
f = 0
for i in range(w.shape[0]):
f += w[i]*x[i]
f += b
利用dot函数，可以这样写
f = np.dot(w , x) + b
不仅更加简单，而且运算效率会更高
也可以与数字相乘
