python使用梯度下降算法实现一个多线性回归

导入所需库生成模拟数据查看所生成数据的图像求代价函数的偏导1. 通过最小二乘法求a，b我们知道当在a,b处的偏导为0时，代价函数e达到最小值，所以得到二元一次方程组Σ(axi+b-yi)*xi=0该方

梯度下降的原理应用在监督学习的各个算法中,它的作用至关重要。但是,在学习过程中萌发了一个疑问,偏导数代表函数值在某个点某个变量上的变化方向和速度(变量变化1个单位,函数值变化偏导数个单位,此单位越小越

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主要介绍了Python如何实现一个简单的递归下降分析器,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下

1.指定每段程序的作用域 tf.variable_scope #指定作用域tf.variable_scope with tf.variable_scope(data): # 1.准备数据, x 特征值

做了一个python跑线性回归的项目,项目具体需求在压缩包里,包含模型优化代码。 1、使用表格里的前97项作为自变量,后五项分别作为因变量,来跑5个回归模型; 2、使用数据筛选的方法,优化回归系数r在

使用Python进行简单线性回归 在ML算法中,我们有: 监督学习 无监督学习 在监督学习中,我们有: 回归 分类 首先,我们讨论不同类型的回归。 线性回归 简单线性回归 多元线性回归 逻辑回归 套索

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程序利用python numpy和matplotlib库实现了简单的梯度下降算法并对其进行可视化。程序通过简单的可视化过程解释了梯度下降的原理,供大家学习参考。注:并不是反向传播的实现,而是对梯度下降

1. 导入库2. 产生数据拟合曲线 y = 2 × x3. BGD4. 计算array([1.99458492, 0.91587829, 1.48498921])5. 评价( R0.984554290