通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程

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通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程梯度下降法原理梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0）其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0）通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最终的数据梯度下降法求解二元一次线性回归方程 import pandas as pd import

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