mnist_data数据集.rar

图像的均方误差的matlab代码机器学习 实验室工作报告 学生：Divin Vladislav Dmitrievich，gr。 956241 实验1 线性回归 数据集ex1data1.txt是一个文本文件，其中包含有关城市人口（该行中的第一个数字）和在该城市中获得的餐馆利润（该行中的第二个数字）的信息。 利润的负值表示该餐馆在这个城市遭受了损失。 ex1data2.txt是一个文本文件，其中包含有关房屋的平方英尺的信息（行上的第一个数字），房屋的房间数（行上的第二个数字）以及房屋的值（第三个）。数字）。 任务 从文本文件加载数据集ex1data1.txt 。 绘制餐厅利润与餐厅所在城市人口的依存关系图。 为ex1data1.txt实现J(θ)损失函数。 实现梯度下降功能以选择模型参数。 与第2点的图形一起构建结果模型（函数）。 将损耗函数的3D图相对于模型参数（ θ_0和θ_1 ）绘制为表面图和轮廓图。 从文本文件加载数据集ex1data2.txt 。 执行功能标准化。 这是否影响了梯度下降的收敛速度？ 以图表的形式给出答案。 对于使用向量化的多元线性回归，应实现损失函数J(θ)和梯度

nltk_data的一部分，想要全部的可以私聊我。CSDN只允许上传小于60m的文件。

New_York_City_.png AB_NYC_2019.csv

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