多特徵值得代價函式和梯度下降法和單特徵值的差不多，唯一需要多做的一步是特徵值縮放。
下面為特徵縮放函式來標準化資料： x=
x−μs
(μ為特
徵值的均
值，s為
標準差=
方差的算
術平方根
) x=x
−μs(
μ為特徵
值的均值
，s為標
準差=方
差的算術
平方根)
def
normalization
(data):
data = np.array(data)
mean = np.mean(data, axis=0) #求每一列的均值
s = np.sqrt(np.var(data, axis=0)) #標準差
for i in np.arange(0, data.shape[0]):
data[i] = (data[i] - mean)/s
print (data[0] - mean)/s
return data
iters = 10000
alpha = 0.001
theta = np.zeros(3)
x = data[:, 0:2]
y = data[:, -1]
x = np.hstack((np.ones((x.shape[0], 1)), x))
theta, j = gridientsolves(theta, x, y, iters, alpha)
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(np.arange(1, iters+1), j)
ax.set_title('the the curve between cost value and iteration times')
plt.show()
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