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Python实现线性回归

难度初级
时长 1小时 5分
学习人数
综合评分8.77
32人评价 查看评价
9.0 内容实用
8.8 简洁易懂
8.5 逻辑清晰

已采纳回答 / 慕粉_3537449
dot(X, theta1)返回的是一个 200 * 1 矩阵,而 Y不是一个200 * 1的矩阵,所以需要对Y进行重新规划,
Y = Y.values.reshape(200, 1)就可以了

已采纳回答 / Beb
个人认为讲师说得有一点问题,不瞒秩或者不正定的时候,存在多个解,并不是没有解,即解不唯一。此时选择哪一个解作为最后模型的参数呢?一是通过既定的选择便好来决定;二是采用梯度下降来近似。我觉得性能问题倒不是主要原因,主要原因是因为存在多个解(至于为什么你可以查查矩阵相关的资料)。

已采纳回答 / 慕桂英7485654
不错哦,可以呢

最赞回答 / 顺反异构小宇宙
学习率设大了所以没能收敛 改成0.01就好了
课程须知
1、有机器学习基础 2、有一定的python基础
老师告诉你能学到什么?
1、线性回归的概念 2、最小二乘法的python实现 3、梯度下降的python实际 4、编程处理线性回归分析的一般方法

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