机器学习入门项目一(简单线性回归)

本文介绍了如何使用NumPy库在Python中实现线性回归算法,包括基础的线性关系(y=ax+b)和更复杂的二次多项式关系(y=a*x^2+b),并提供了自定义数据生成器来模拟数据集,以实现模型的训练和收敛。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

使用numpy写一个线性回归算法, 方程(模型)为 y = a x + b y=ax+b y=ax+b。要求自己设计训练部分并且收敛到满意效果。
以下是数据产生代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


class DataGenerator:
    """
    线性回归数据产生器, 方程:y = ax + b
    """

    def __i
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