Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归-低调大师

Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归

2018-03-14 717

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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Python一键上传旅途照片生成展示网页

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2018-03-15

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2018-03-15

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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