Junekakui
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慕课网—python实现线性回归学习视频总结笔记

视频网址

https://www.imooc.com/learn/972

一、线性回归的数学表示：

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将Θ和X都看成方阵，X角标1看做1，则Y=ΘX

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二、两种实现线性回归的方法：

1、最小二乘法

但直接计算会产生问题

  • 矩阵是否满秩
  • 运算性能问题

2、梯度下降

  • α表示学习速率（一般为0到1之间）
  • J(θ)表示损失函数（即L函数）

三、在python中的应用

1、基本方法

  • numpy库
  • inv求矩阵的逆
  • dot求矩阵的点乘
  • mat矩阵

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2、实现最小二乘法——线性回归的第一种方法

  • 在计算量大时计算机无法承受

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3、实现梯度下降——实现线性回归的第二种方法

  • 推荐的方法

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  • numpy.sum()加权求和

4、应用

data.csv文件

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结果：

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