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RSS订阅原创 多变量线性回归以及正规方程实现线性回归
多变量线性回归再上一个我们介绍了代价函数以及梯度下降的概念和原理。并且构建了一个单变量线性回归的问题，实现了单个变量的回归问题。因为实际问题往往包括多个特征，所以我们要采用这些数据构建一个多元线性回归的模型，我将介绍两种方法即梯度下降法和正规方程法，并讨论两者的差异。当输入变量有两个特征，一是房子的面积，二是房子卧室的数量；输出变量是房子的价格。使用我们构建的多元回归模型，开进行预测房价。数据链接: https://pan.baidu.com/s/1-u0iDFDibZc6tTGGx9_wnQ 提取码
2020-10-14 23:25:38
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原创 基于矩阵向量的单变量线性回归（python实现 ）
基于矩阵向量的单变量线性回归（python实现 ）梯度下降法实现在本部分的练习中，我们将使用一个变量实现线性回归。我们需要找到城市人口数量与城市餐饮利润之间的关系，然后根据城市人口数量来预测城市餐饮的利润。数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Zkdtsgvan8-YhwATFcBbSw提取码：ABi8导入用到的模块以及数据，进行可视化#导入用到的模块import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyp
2020-10-10 12:15:47
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空空如也
空空如也
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