文件名称:
多元线性回归及其算法实现（梯度下降法）
开发工具:
文件大小: 53kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。
我们假设我们的目标函数是长这样的：
import numpy as np
import pandas as pd
# 读入数据
data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv')
# 学习率alpha
lr = 0.00001
# 参数
theta0 = 0
theta1 = 0
theta2 = 0
theta3 = 0
# 最大迭代次数
epochs = 1000
#假设目标函数
def h_predict(theta0, theta1, t
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
