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首頁免費課 Python實現(xiàn)線性回歸問答

Python實現(xiàn)線性回歸

                
                Erik_Song
            全棧工程師

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                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
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                                9.0
                                內(nèi)容實用
                            
                                8.8
                                簡潔易懂
                            
                                8.5
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

喬Joan

厲害壞了，居然請來高曉松配音

1 1-1 課程背景

2018-12-13

ABC123CBA

嗯1234

0 1-1 課程背景

2018-12-09

LotQin

相看原理的去吳恩達的機器學習課程，講的比這深入清晰多了。

3 2-4 梯度下降

2018-11-11

慕粉3606276

矩陣表示形式寫錯了，應該是theta的轉(zhuǎn)置乘以X

1 2-2 線性回歸的數(shù)學表示

2018-11-09

weixin_精慕門0526897

講的挺好的，可惜自己學習時間不夠，先挖個坑，后續(xù)繼續(xù)學

0 1-1 課程背景

2018-11-08

天才在左和瘋子在右

數(shù)學題的既視感

0 2-1 什么是線性回歸

2018-11-08

慕課_喵

改正一下，那個X.reshape()不能刪，那個就是權(quán)重啊，才想明白

1 3-3 Python實現(xiàn)梯度下降

2018-08-26

慕課_喵

換了X的值或改一下參數(shù)，就會出錯。
然后一步步琢磨了下，
theta = theta + np.sum(alpha*(Y-dot(X,theta)) "*X.reshpae" )/3.
實在想不出引號部分有什么用，感覺是多余的，直接刪了，就沒問題了。
theta = theta + np.sum(alpha*(Y-dot(X,theta)))/3.
這樣，隨便改X，X里數(shù)的個數(shù)，參數(shù)，都沒有問題。記得把‘3.’改成X的數(shù)的個數(shù)就行。
其實‘/3.’不寫也行，會減慢收斂速度‘3’倍，以及得到的值可能是實際參數(shù)的近似值

1 3-3 Python實現(xiàn)梯度下降

2018-08-26

春風情

代碼更新：Python3.2.6
theat=np.full((4,1),1.,dtype=float) #用 1.0去填充一個4*1的array,類型指定float
alpha=0.1
x0=X.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) #-1進行占位，代表有多少個算多少個，例如是150，則-1代表150，其它同理
x1=X.iloc[:,1].values.reshape(-1,1)
x2=X.iloc[:,2].values.reshape(-1,1)
x3=X.iloc[:,3].values.reshape(-1,1)
print(x3[0:6,:])

0 3-4 回歸分析實戰(zhàn)

2018-08-24