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Python實現線性回歸

難度初級
時長 1小時 5分
學習人數
綜合評分8.77
32人評價 查看評價
9.0 內容實用
8.8 簡潔易懂
8.5 邏輯清晰

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

已采納回答 / Beb
個人認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的資料)。

已采納回答 / 慕桂英7485654
不錯哦,可以呢

最贊回答 / 順反異構小宇宙
學習率設大了所以沒能收斂 改成0.01就好了
課程須知
1、有機器學習基礎 2、有一定的python基礎
老師告訴你能學到什么?
1、線性回歸的概念 2、最小二乘法的python實現 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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