【人工智能】梯度下降python实现方式

阿寻寻

于 2024-01-24 05:00:00 发布

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分类专栏：人工智能文章标签：人工智能 python 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46453070/article/details/135774652

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本文介绍了使用Python进行线性回归的梯度下降实现。通过设定线性模型，计算成本函数和梯度下降函数，以确定最佳的月薪与工作年限之间的关系。通过二维图和3D图像展示，帮助理解如何利用梯度下降找到最低点，从而预测合适的员工薪资范围。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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【人工智能】简单线性回归模型介绍及python实现https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46453070/article/details/135498846
【人工智能】找出最适合线性模型的直线-成本函数介绍及python实现https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46453070/article/details/135748086?spm=1001.2014.3001.5502

比如你做了一个企业想要招人，但是不知道月薪应该定在多少，你做了一个月薪和收入的调研，并做一个y=w*x+b的工作年限和薪资的线性模型，然后找出最适合线性模型的直线-成本函数、梯度下降方式，来预估你可以每个月给员工发薪资在哪个区间

1、导入数据，设定一个线性回归模型

# 导入数据
import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/Resgression/Salary_Data.csv"
data = pd

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