文件名称:
python 还原梯度下降算法实现一维线性回归
开发工具:
文件大小: 216kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-16
详细说明：首先我们看公式：
这个是要拟合的函数
然后我们求出它的损失函数， 注意：这里的n和m均为数据集的长度，写的时候忘了
注意，前面的theta0-theta1x是实际值，后面的y是期望值
接着我们求出损失函数的偏导数：
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 = data
self.theta0
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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