Exziro的小窝

前言　　最近在看pandas的创始人写的一本数据分析，在其中使用numpy建立多维数组的时候提到了很多有关数组的维度和轴的一些相关的知识，而刚开始阅读的时候由于对这部分有些理解不到位，导致后面理解数组转换的时候出现了很多坑爹问题。所以特此写几个简单的实例分析一下。小伙伴们也可以一起瞅瞅，看看能不能加深一下印象。 　　维度　　在数学上我们说维度是什么呢？–在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数

前言　　有些时候我们需要获得一些事物的相似度评价值，例如我们可以获取到大量的数据用以分析人们在品味方面的相似度，为此，我们可以将没个人与所有其他人进行对比，并计算他们的相似度评价。有很多种方法能够帮助我们来实现这个目的，而我们今天要提到的则是欧几里得距离和皮耶尔逊相关度，同时作为引申，简单地涉及一些曼哈顿距离的算法。欧几里德距离　　计算相似度评价值的一个非常简单的方法是使用欧几里德距离的评价方法，因

 一.前言二.简述三.简单线性回归中的梯度下降实现四.多元线性回归下的梯度下降算法五.随机梯度下降算法六.scikit-learn中的随机梯度下降算法使用七.总结一.前言很久不总结，对于很多知识都出现了遗忘，很久以前曾经写过一篇有关线性回归算法博文，所以打算接着上一次的来经行总结。说到线性回归就不得不提及与它有着密切关系的一种优化算法也就是梯度下降法。梯度下降法...