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Flask一步步搭建web应用

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Python机器学习算法入门之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,望指正。 线性回归的目标很简单,就是用一条线,来拟合这些点,并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果这个函数曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归。数据来自于GradientDescentExample中的data.csv文件,共100个数据点,如下图所示: 我们的目标是用一条直线来拟合这些点。既然是二维,那么y=b+mx这个公式相信对于中国学生都很熟悉。其中b是直线在y轴的截距(y-intercept),m是直线的斜率(slope)

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