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Python實(shí)現(xiàn)線性回歸

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 1小時(shí) 5分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分8.77
32人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.0 內(nèi)容實(shí)用
8.8 簡(jiǎn)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(xué)習(xí)速率' 之前 加上 temp=theta
說實(shí)話,都不如直接在cmd里操作,這結(jié)果也太亂了
老師講解很詳細(xì),已經(jīng)學(xué)會(huì)用python處理線性回歸問題。學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘,還需要有數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ),趕緊回去溫習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)。

最新回答 / Tsuki_suki
損失函數(shù)的偏導(dǎo)就是一個(gè)導(dǎo)數(shù),就是theta的斜率,調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率是為了斜率變化不大,這樣多次迭代就能達(dá)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(duì)最小二乘法求偏導(dǎo)得到

最新回答 / qq_帥鍋_03794460
你是reshape那里錯(cuò)了吧,應(yīng)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(shí)應(yīng)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(xué)基礎(chǔ)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(cuò)哦,可以呢
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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