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纯python3.5实现多变量线性回归(附数据)
PIPI_333
2018-01-12 12:01:59
纯Python3.5代码实现多变量线性回归,参数更新方法采用梯度下降法
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/homegreat/10202130?utm_source=bbsseo
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纯
Python3
.5
实现
单
变量
线性回归
python3
.5
纯
生代码
实现
单
变量
线性回归
预测直线y=mx+b,不调用机器学习第三方库,仅调用numpy
实现
矩阵向量运算以及matplotlib
实现
画图。参数更新方法为梯度下降法。
纯
python3
.5代码
实现
逻辑回归的二分类(
附
数据
)
纯
python代码
实现
逻辑回归,不调机器学习第三方库,仅调用numpy
实现
矩阵向量计算和matplotlib
实现
画图
Python
实现
多元
线性回归
Python
实现
多元
线性回归
线性回归
介绍
线性回归
是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上
变量
间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中,只包括一个自
变量
和一个因
变量
,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元
线性回归
分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自
变量
,且因变...
深度学习基础——
线性回归
(Python
实现
)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、
线性回归
原理1.
线性回归
模型二、使用步骤1.引入库2.读入
数据
总结 前言 本文主要对
线性回归
的原理以及基于Python 的代码
实现
进行简单的讲解。 ps: 文中主要部分来自于《动手学深度学习》一书,此文为笔者学习笔记,仅作为参考,如有错误,请联系笔者更正,欢迎讨论学习。 本文参考自:《动手学深度学习》
线性回归
章节 一、
线性回归
原理
线性回归
是单层神经网络,其输出值为连续值,在日常生活中比较常见,如房屋价格,气温,销售
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