Regresi Linear sangat penting untuk permasalahan prediksi dalam bidang kecerdasan buatan. Pada regresi linear biasa, kita hanya mempunyai satu variabel input, jika kita punya N variabel input dimana N>=1, misalkan kita hendak memprediksi harga rumah dengan input luas tanah dan jumlah kamar, maka kita punya 2 input (N=2).
kita bisa melatih model kita dengan regresi linear multivariabel, dengan N variabel, dengan m sampel.
repeat
{
![\[ \theta_j=\theta_j-\alpha \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m (h_\theta (x^{(i)} )-y^{(i)} ) x^{(i)} \]](http://teknoindonesia.com/wp-content/ql-cache/quicklatex.com-c2e611d75556a87741b527194d1f6ed9_l3.png "Rendered by QuickLaTeX.com")
}
lakukan secara bersamaan untuk satu fitur/input variabel sampai fungsi biaya berhasil diminimalkan.