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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
感覺(jué)不知道講啥啊
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
我是Erik_Song，代碼已經(jīng)上傳到 github：https://github.com/cibon/linear_regression 有需要的同學(xué)可以下載學(xué)習(xí)
n應(yīng)該在上面吧
前排前排啊
贊一個(gè)，簡(jiǎn)單明了
講解的很詳細(xì)，很好～
講的很好的
y=kx，線性表達(dá)式
還不如講代碼，這些算法知道就可以了。不是每個(gè)人都是數(shù)學(xué)都很好。程序員還是以實(shí)例代碼來(lái)學(xué)習(xí)才有用
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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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