摘要:實現(xiàn)機器學習算法第一章課程作業(yè)編程作業(yè)單變量線性回歸實導入數(shù)據(jù)包對數(shù)據(jù)進行可視化,輸出散點圖使用梯度下降來實現(xiàn)線性回歸,以最小化代價函數(shù)。創(chuàng)建一個以為參數(shù)的函數(shù),并實現(xiàn)公式對應功能。
python實現(xiàn)機器學習算法(第一章課程作業(yè))
- 編程作業(yè)1:單變量線性回歸實
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path = "ex1data1.txt"#導入數(shù)據(jù)包 data = pd.read_csv(path,names=["Population","Profit"]) data.head()
data.plot(kind="scatter", x="Population", y="Profit", figsize=(8,5)) plt.show()#對數(shù)據(jù)進行可視化,輸出散點圖
使用梯度下降來實現(xiàn)線性回歸,以最小化代價函數(shù)cost。創(chuàng)建一個以θ為參數(shù)的cost 函數(shù),并實現(xiàn)公式對應功能。
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馬上就要開始啦這次共組織15個組隊學習 涵蓋了AI領域從理論知識到動手實踐的內容 按照下面給出的最完備學習路線分類 難度系數(shù)分為低、中、高三檔 可以按照需要參加 - 學習路線 - showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019082128); showImg(https://segmentfault.com/img/remote/...
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