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RSS订阅原创 吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（下篇）
吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（下篇）前言正规方程斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我一、问题探讨参考视频4-6 ，到目前为止，我们都在使用梯度下降算法寻找局部最优解。但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案：它
2021-07-22 10:15:02
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原创 吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（中篇）
@多变量线性回归和特征缩放前言斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我一、问题探讨参考视频4.2-4.3，多变量线性回归需要我们根据多个特征数据，建立模型，预测房屋的售价ex1data2.txt里的数据，第一列是房屋大小，第二列是卧室数量，第三列是房屋售价。
2021-04-10 12:48:09
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原创 吴恩达机器学习课程作业（一）基于python实现 详细解析（上篇）
@单变量线性回归前言斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程几乎是每位热爱人工智能领域同学的必修课。网上虽然有许多基于python实现的代码，但大多使用python交互模式解释器ipython实例讲解。本人基于自己的理解采用pycharm提供源代码及个人理解，部分代码可能参考他人代码部分，如有侵权请私信我一、问题探讨单变量线性回归算法需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润数据可以从Coursera中获得，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。二、代码解析1.引入库代码如下（示例）：i
2021-03-29 20:36:00
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空空如也
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