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梯度下降法实现线性回归下载
使用梯度下降法实现线性回归，使用的为matlab代码实现，最后生成3维gif动态演示图，演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。
相关下载链接：//download.csdn.net/download/buct_zc/10488093?utm_source=bbsseo
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多元线性回归及其算法实现（梯度下降法） 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...
python 还原梯度下降算法实现一维线性回归 最终，梯度下降的算法： 学习率一般小于1，当损失函数是0时，我们输出theta0和theta1. 接下来上代码！ class LinearRegression(): def __init__(self, data, theta0, theta1, learning_rate): self.data = ...
Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值 梯度下降法 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法...
python 梯度下降法实现一元线性回归 梯度下降法实现一元线性回归 一元线性函数： y = ax + b 实际数据服从： y = x + 2 初始模型： y = 0.1*x + 0.1 ''' import numpy as np #1 构造训练数据 y = x + 2 x = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.,9.])...
Python - 梯度下降法实现线性回归 1. 背景文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处...
梯度下降法求解线性回归之python实现 线性回归其实就是寻找一条直线拟合数据点，使得损失函数最小。直线的表达式为： yi=ω1xi,1+ω2xi,2+ωjxi,j+...+by_i = \omega_1x_{i,1}+\omega_2x_{i,2}+\omega_jx_{i,j}+...+b 损失函数的表达式为： J=12∑i=0...
基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程，并与最小二乘法求解进行精度对比 并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元...梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据...
