基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程,并与最小二乘法求解进行精度对比

上传者: 38582506 | 上传时间: 2021-10-28 11:04:59 | 文件大小: 491KB | 文件类型: -
基于jupyter notebook的python编程—–利用梯度下降算法求解多元线性回归方程,并与最小二乘法求解进行精度对比目录一、梯度下降算法的基本原理1、梯度下降算法的基本原理二、题目、表格数据、以及python环境搭建1、多元线性回归分析求解题目2、准备的多元线性回归方程的变量的表格数据3、搭建python环境三、梯度下降算法求解多元线性回归的方程的python代码实现1、导入基本库、数据,并为变量赋值2、定义系数初始值以及学习率和迭代次数3、定义最小二乘法函数-损失函数(代价函数)4、定义梯度下降算法求解线性回归方程系数python函数5、代用函数,进行系数求解,并打印6、画出回归方

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