Python实现线性回归_技术问答

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Python实现线性回归

                
                Erik_Song
            全栈工程师

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                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

全部评论问答未解决精华

乔Joan

厉害坏了，居然请来高晓松配音

1 1-1 课程背景

2018-12-13

ABC123CBA

嗯1234

0 1-1 课程背景

2018-12-09

LotQin

相看原理的去吴恩达的机器学习课程，讲的比这深入清晰多了。

3 2-4 梯度下降

2018-11-11

慕粉3606276

矩阵表示形式写错了，应该是theta的转置乘以X

1 2-2 线性回归的数学表示

2018-11-09

weixin_精慕门0526897

讲的挺好的，可惜自己学习时间不够，先挖个坑，后续继续学

0 1-1 课程背景

2018-11-08

天才在左和疯子在右

数学题的既视感

0 2-1 什么是线性回归

2018-11-08

慕课_喵

改正一下，那个X.reshape()不能删，那个就是权重啊，才想明白

1 3-3 Python实现梯度下降

2018-08-26

慕课_喵

换了X的值或改一下参数，就会出错。
然后一步步琢磨了下，
theta = theta + np.sum(alpha*(Y-dot(X,theta)) "*X.reshpae" )/3.
实在想不出引号部分有什么用，感觉是多余的，直接删了，就没问题了。
theta = theta + np.sum(alpha*(Y-dot(X,theta)))/3.
这样，随便改X，X里数的个数，参数，都没有问题。记得把‘3.’改成X的数的个数就行。
其实‘/3.’不写也行，会减慢收敛速度‘3’倍，以及得到的值可能是实际参数的近似值

1 3-3 Python实现梯度下降

2018-08-26

春风情

代码更新：Python3.2.6
theat=np.full((4,1),1.,dtype=float) #用 1.0去填充一个4*1的array,类型指定float
alpha=0.1
x0=X.iloc[:,0].values.reshape(-1,1) #-1进行占位，代表有多少个算多少个，例如是150，则-1代表150，其它同理
x1=X.iloc[:,1].values.reshape(-1,1)
x2=X.iloc[:,2].values.reshape(-1,1)
x3=X.iloc[:,3].values.reshape(-1,1)
print(x3[0:6,:])

0 3-4 回归分析实战

2018-08-24