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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)

如何成为一个Freelancer程序员?

挂断了和美国西岸客户的Skype会议,瞥了下电脑屏幕右上角的时间,6:50,还半早不早。伸了个大大的懒腰,我走进卫生间,开始了漫漫洗漱路...... 洗漱完毕,端上刚泡好的咖啡,推开房门走上阳台,四十五度角仰望着远处灰蓝色的天空,思忖着,这还有一个多小时就要继续和项目的孟买合作伙伴视频讨论今天的工作安排了,哎,他那浓重的印度咖喱味英语实在是听不太懂啊…… 咖啡,仍在飘着微微热气,用调羹搅动了几下那印着“劳动最光荣”的搪瓷缸子,白色的咖啡沫打起了转。我一仰脖子,咕咚咕咚喝了个底朝天。 清晨街上的薄雾已经渐渐的散去,忙碌的行人和车辆渐渐多了起来,外面变得嘈杂了许多,我妈也在楼下开始大声喊着我的名字,催促我下楼去吃早饭了…… 我叫一斤代码,英文名Kevin Zhang。程序员、全栈开发者、前端专家是我最常用的标识。由于技能栈完备且纯熟(有点不要脸),而日常公司工资相对较低,所以,我在之前很长的一段时间里,从事过半自由职业,贴补家用(切~不就是接私活嘛)。当时我的主要目标客户,都是来自美、加、澳、新四个国家(为什么,后面会说明),积累了比较多的接活国外接活和合作经验,也沉淀下了一些长期合作的优...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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