多元线性回归及其算法实现(梯度下降法)

上传者: 38609089 | 上传时间: 2021-09-28 15:34:27 | 文件大小: 53KB | 文件类型: PDF
上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想,趁热打铁,这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归,话不多说,直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t

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