- 博客(2)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 线性回归笔记，用 numpy 实现一个基于（随机）梯度下降的线性回归代码
笔记 Loss值表示预估值与实际的差距的大小的幅度如： 每个预测值与每个实际值的差求平方（避免出现负数）再求平均。而之后则先办法让Loss值不断变小。 def loss_2(yhat,y): return py.mean((py.array(yhat)-py.array(y))**2) 对Loss有影响的为k，b 而之后便要找到更合适的k和b 在Loss中对k求导 得def k_loss(yhat, y, x): return -2py.mean((py.array(yhat)-py.array(y))py
2020-12-06 21:57:56
219
原创 鸢尾花的分类三分类问题
鸢尾花的分类 首先先导入会使用到的包 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from numpy import random import numpy as np import numpy.random as rd import matplotlib.pyplot as plt import math 然后对数据进行划分为测试集与训练集 X_train, X_
2020-12-06 14:59:32
2905
1
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人