机器学习其实就是在学习模型的参数,最近学习吴恩达老师的机器学习视频,看完线性回归,自己用python手动实现了一下,整理一下写出来,希望可以帮到大家。
一、代码和数据获取
https://download.csdn.net/download/zpf123456789zpf/11223526
二、结果展示
三、分析
上图一散乱的数据,有两个参数beta0和beta2,初始化都为0,学习率alpha为0.01,训练次数为5000次。
上图二为生成100个-20到20之间的随机数,有三个参数,因为是二次函数,初始化都为0,学习率为
0.00001,训练次数为500000次,结果如图,输出为三个参数的值,完全拟合,注意学习率不能过大,过大会导致震荡不定。
如果你有问题,欢迎给我留言,我会及时回复您的。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
本文系转载,前往查看
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。