前面我们通过Gradient Descent的方法进行了线性回归，但是梯度下降有如下特点：

(1)需要预先选定Learning rate；
(2)需要多次iteration；
(3)需要Feature Scaling；
 
因此可能会比较麻烦，这里介绍一种适用于Feature数量较少时使用的方法：Normal Equation；
 
当Feature数量小于100000时使用Normal Equation；
当Feature数量大于100000时使用Gradient Descent；
 
 
 
 
 

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