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Python實現(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)容實用
8.8 簡潔易懂
8.5 邏輯清晰

已采納回答 / Beb
個人認(rèn)為講師說得有一點問題,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,主要原因是因為存在多個解(至于為什么你可以查查矩陣相關(guān)的資料)。

最贊回答 / LotQin
水什么水?

最新回答 / 慕粉756330
是老師本地的一個csv格式的文件,相當(dāng)于一個excel文件,也就是老師第一次輸出的那些值

最新回答 / 黑車軸
好好休息吧

最新回答 / 天空之城123
矩陣相乘 A*B? ? ?A是m*n? B必須為n*k? A的每一行乘以B的每一列(保證A的每行和B的每列元素個數(shù)相同)? 線性代數(shù)了解一下

最贊回答 / 慕碼人8156331
在'alpha=0.1? ?#學(xué)習(xí)速率' 之前 加上 temp=theta

最新回答 / Tsuki_suki
損失函數(shù)的偏導(dǎo)就是一個導(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

最新回答 / 數(shù)字鍵
梯度下降就是對最小二乘法求偏導(dǎo)得到

最新回答 / qq_帥鍋_03794460
你是reshape那里錯了吧,應(yīng)該變成 reshapr(4, 1)

已采納回答 / 慕桂英7485654
不錯哦,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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