qq_45832053的博客

python梯度下降法求解线性问题课程链接梯度下降法求一多元线性课程链接链接: link.梯度下降法求一多元线性

python求解多元线性问题课程链接解析法求一多元线性理论基础代码课程链接链接: link.解析法求一多元线性求面积、房间数对房价的关系，其中面积与房价，房间数与房价都是线性关系理论基础求解问题：求一理想直线最能描述样本点增长趋势具体：求 W 矩阵基本思想：与一元线性回归问题相同适用条件：每个影响因素(例如面积、房间数)与因变量(房价)是线性关系X矩阵需满秩，不是满秩即影响因素过多或数据不足造成有多个W矩阵的解代码重要公式部分代码对照所有代码import numpy a

python解决一元线性回归课程链接解析法求一元线性理论基础代码课程链接链接: link.解析法求一元线性求面积与房价的线性关系理论基础求解问题：求一理想直线最能描述样本点增长趋势具体：求直线的 w ，b基本思想：一、求样本点到理想直线的距离，当样本点到直线距离之和最小(残差绝对值最小)，看作这时是最好的拟合直线，因为绝对值不好进行公式计算变换，且一个函数平方最小(残差平方和最小)也是其绝对值最小，因此我们采用残差平方和最小求解 w ，b二、用残差平方和最小分别对 w ，b 求偏导，

基于脸部识别的化妆学习课程链接: link脸部数据文件下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat：link强烈建议看视频，有趣生动简单易学以下是搬运的代码以及自己找的测试图片代码import cv2import numpy as npimport dlibwebcam = True #改为Flase为关闭摄像头cap = cv2.VideoCapture(0) #一般电脑摄像头为0detector = dlib.get_frontal_fac