DeniuHe的博客

优化分体为残差平方和最小，这是一个凸优化问题，使用cvxpy，过程过于简单。 ##------数据生成部分----------## seed = 101 X = np.random.uniform(low=1.0,high=10.0,size=300) y = X * 20 + 10 + np.random.normal(loc=0.0,scale=10.0,size=300) ##--------凸优化部分-------------## w = cvx.

# _*_ coding : utf-8 _*_import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltclass LinearRegression(object): def __init__(self,learning_rate=0.01,max_iter=100,seed=None): ...