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Python實(shí)現(xiàn)線性回歸

難度初級
時長 1小時 5分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評分8.77
32人評價 查看評價
9.0 內(nèi)容實(shí)用
8.8 簡潔易懂
8.5 邏輯清晰

最新回答 / 熱粥
老師上傳到Github上去了。地址如下github:https://github.com/cibon/linear_regression?
其實(shí)不是關(guān)系式寫錯了,只是學(xué)習(xí)率太大導(dǎo)致函數(shù)不收斂了

最新回答 / 慕粉4122866
這里的x[0]=1實(shí)際上是任意的,在代碼運(yùn)行的時候會有theta[0]*x[0],如此得到才是最終的截距。
怎么調(diào)用,頁面就切換了
請問,theta 公式求出來應(yīng)該就是4*1,為啥打印出來不是?而是需要轉(zhuǎn)置?
data.csv文件在哪里可以下載啊
數(shù)學(xué)公式有問題,不能清晰表示,自己百度吧
如果代碼中使用np.mat,那么就不需要從numpy中導(dǎo)入mat了吧?要不然代碼中就可以直接使用A=mat([1,1]),感覺from numpy import mat是多余的,不知道是不是我的理解不對
嗯1234

已采納回答 / Beb
個人認(rèn)為講師說得有一點(diǎn)問題,不瞞秩或者不正定的時候,存在多個解,并不是沒有解,即解不唯一。此時選擇哪一個解作為最后模型的參數(shù)呢?一是通過既定的選擇便好來決定;二是采用梯度下降來近似。我覺得性能問題倒不是主要原因,主要原因是因?yàn)榇嬖诙鄠€解(至于為什么你可以查查矩陣相關(guān)的資料)。
課程須知
1、有機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 2、有一定的python基礎(chǔ)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、線性回歸的概念 2、最小二乘法的python實(shí)現(xiàn) 3、梯度下降的python實(shí)際 4、編程處理線性回歸分析的一般方法

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