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total_seconds += int(parts[0].replace('秒', ''))seconds_part = parts[1].replace('秒', '')df[value] = df[key].map({'是': 1, '否': 0})'你是否认为额外实验的工作是对能力有提升的？': 'Enhancement',': 'Satisfaction',': 'Bonus',# 根据原始值随机化Enhancement列的值。'填写时长': 'Time'# 保存修改后的数据为CSV文件。

data_path = '/home/py/Work/labs/data/SD.csv' # 请确保您的数据文件路径是正确的。实现梯度下降算法来优化线性回归模型的参数。# 分析迭代次数对性能的影响。X = df[['成本']]y = df['价格']# 使用梯度下降优化参数。

将利用多输入的线性回归模型实现多项式的拟合。使用最小二乘法进行求解，并可视化拟合的结果。训练集合，其中包括 N 个样本 (x(n),t(n))，其中 n=1,…# 加上正态分布噪音的目标函数的值。# 随机初始化多项式参数。

设y=hθ(x)=a+bx+ϵ 是一个直线方程，其中𝜀 是高斯噪声。请采100个输入样本，计算出相应的输出样本，并利用线性回归模型拟合这些样本，利用最小二乘求解。可视化这两类算法的回归的结果。