应用梯度下降实验室 介绍 在本实验中，我们将测试有关数据科学的知识。 我们将可以访问我们先前编写的 ，和库中的函数。 这是我们的任务：我们是Good Lion Studios的员工。 对于Good Lion来说，我们的工作是首先收集，探索和格式化数据，以便我们可以建立此数据的回归线。 然后，我们将通过各种尝试来构建这些回归线。 在本实验结束之前，我们应该有一个工作版本，可以自豪地向我们的经理展示。 学习目标 复习如何使用内置功能（如过滤器和地图）来清理数据 使用残差平方和（RSS）评估回归线的

梯度下降步长实验室 介绍 在本实验中，我们将练习应用梯度下降。 众所周知，梯度下降从初始回归线开始，然后通过更改$ m $和$ b $的值并评估RSS移至“最佳拟合”回归线。 到目前为止，我们已经通过更改$ b $的值并评估RSS来说明此技术。 在本实验中，我们将通过更改$ m $的值来应用技术。 让我们开始吧。 设置我们的初始回归线 再一次，我们将看电影的收入来预测收入。 first_show = { 'budget' : 100 , 'revenue' : 275 } second_sho

评估回归线实验室 介绍 在上一课中，我们学会了评估回归线对实际数据的估算程度。 在本实验中，我们将这些公式转换为代码。 为此，我们将构建许多有用的函数，用于计算和显示给定回归线和数据集的误差。 在本实验中，我们将访问以前构建的用于绘制数据的函数，可在此处的。 确定质量 在文件movie_data.py您将找到以python字典列表形式编写的电影数据，每个字典代表一部电影。 电影是由从含538级的电影数据集中的第一30个条目衍生。 from movie_data import movies