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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

已采納回答 / 慕粉_3537449
dot(X,?theta1)返回的是一個(gè)?200?*?1?矩陣,而?Y不是一個(gè)200?*?1的矩陣,所以需要對(duì)Y進(jìn)行重新規(guī)劃,
Y?=?Y.values.reshape(200,?1)就可以了

已采納回答 / Beb
個(gè)人認(rèn)為講師說得有一點(diǎn)問題,不瞞秩或者不正定的時(shí)候,存在多個(gè)解,并不是沒有解,即解不唯一。此時(shí)選擇哪一個(gè)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?yàn)榇嬖诙鄠€(gè)解(至于為什么你可以查查矩陣相關(guān)的資料)。

已采納回答 / 慕桂英7485654
不錯(cuò)哦,可以呢

最贊回答 / 順反異構(gòu)小宇宙
學(xué)習(xí)率設(shè)大了所以沒能收斂 改成0.01就好了
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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