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Python實現(xiàn)線性回歸

難度初級
時長 1小時 5分
學習人數(shù)
綜合評分8.77
32人評價 查看評價
9.0 內(nèi)容實用
8.8 簡潔易懂
8.5 邏輯清晰
0.0123講的真好

最贊回答 / 慕碼人8156331
在'alpha=0.1? ?#學習速率' 之前 加上 temp=theta
說實話，都不如直接在cmd里操作，這結果也太亂了
老師講解很詳細，已經(jīng)學會用python處理線性回歸問題。學好數(shù)據(jù)挖掘，還需要有數(shù)學統(tǒng)計的基礎，趕緊回去溫習基礎知識。

最新回答 / meengo
IDE: PycharmPython Version:python2

最新回答 / Tsuki_suki
損失函數(shù)的偏導就是一個導數(shù)，就是theta的斜率，調(diào)節(jié)學習率是為了斜率變化不大，這樣多次迭代就能達到最低值
感覺不知道講啥啊

最新回答 / 數(shù)字鍵
梯度下降就是對最小二乘法求偏導得到

最新回答 / qq_帥鍋_03794460
你是reshape那里錯了吧，應該變成 reshapr(4, 1)
老師，最后的CSV文件在哪啊
清屏不要clear，快捷鍵：?+L
確實應該是 theta = theta - alpha * dot(X.T, (dot(X, theta) - Y)) 或者是 theta = theta + alpha *dot(X.T, (Y- dot(X, theta))
數(shù)學基礎跟不上。高數(shù)忘了，離散，線性代數(shù)都完了

已采納回答 / 慕桂英7485654
不錯哦,可以呢
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課程須知
1、有機器學習基礎 2、有一定的python基礎
老師告訴你能學到什么？
1、線性回歸的概念 2、最小二乘法的python實現(xiàn) 3、梯度下降的python實際 4、編程處理線性回歸分析的一般方法

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