线性回归实战项目教程

线性回归实战项目教程

linear_regression_liveThis is the code for the "How to Do Linear Regression the Right Way" live session by Siraj Raval on Youtube项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/linear_regression_live

项目目录结构及介绍

linear_regression_live/
├── LICENSE
├── README.md
├── data.csv
├── demo.py

• LICENSE: 项目的许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本介绍和使用方法。
• data.csv: 数据文件，包含学生测试成绩和学习小时数的数据。
• demo.py: 项目的启动文件，用于执行线性回归分析。

项目的启动文件介绍

demo.py 是项目的启动文件，主要功能如下：

• 初始化线性回归模型的参数。
• 使用梯度下降法优化模型参数。
• 输出优化后的模型参数和误差。

运行方法：

python3 demo.py

运行结果示例：

Starting gradient descent at b = 0, m = 0, error = 5565.107834483211
Running...
After 1000 iterations b = 0.08893651993741346, m = 1.4777440851894448, error = 112.61481011613473

项目的配置文件介绍

本项目没有专门的配置文件，所有配置和参数均在 demo.py 中直接设置。如果需要调整数据文件路径或梯度下降的迭代次数等参数，可以直接在 demo.py 中修改。

例如，修改数据文件路径：

# 原始路径
data_path = 'data.csv'

# 修改后的路径
data_path = 'path/to/your/data.csv'

通过以上步骤，您可以顺利运行并理解 linear_regression_live 项目的基本结构和使用方法。

linear_regression_liveThis is the code for the "How to Do Linear Regression the Right Way" live session by Siraj Raval on Youtube项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/linear_regression_live