线性回归梯度下降法代码

对于线性回归梯度下降法的代码，可以参考以下步骤：
1. 初始化参数theta，可以使用随机值或者全部初始化为0。
2. 定义代价函数（即损失函数），通常使用均方误差（MSE）作为代价函数。
3. 定义学习率alpha，用于控制每次参数更新的步长。
4. 进行迭代更新参数theta，直到满足停止条件（例如达到最大迭代次数或者代价函数的变化小于某个阈值）。
5. 在每次迭代中，计算代价函数关于参数theta的偏导数，并根据梯度下降算法更新参数theta。
6. 返回最终的参数theta。

相关问题

多元线性回归梯度下降法 python代码

以下是多元线性回归梯度下降法的 Python 代码：

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    for i in range(num_iters):
        h = X.dot(theta)
        loss = h - y
        gradient = X.T.dot(loss) / m
        theta = theta - alpha * gradient
    return theta

X = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 6]])
y = np.array([[1], [2], [3], [4]])
theta = np.array([[0], [0], [0]])

alpha = 0.01
num_iters = 1000

theta = gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters)

print(theta)

希望对你有帮助！

线性回归梯度下降算法

线性回归是一种常用的机器学习算法，而梯度下降是其常用的优化算法之一。梯度下降算法用于最小化线性回归模型的损失函数，使得模型的预测值与真实值的差距最小化。

具体来说，梯度下降算法通过迭代更新模型参数，使得每一次更新都朝着损失函数下降最快的方向进行。对于线性回归模型，损失函数通常选择均方误差（Mean Square Error，MSE），即预测值与真实值之间的平方差的平均值。

在梯度下降算法中，首先需要初始化模型参数的数值，然后通过计算损失函数对每个参数的偏导数（梯度），来确定参数更新的方向和大小。具体的参数更新公式如下：

θj := θj - α * ∂J(θ)/∂θj

其中，θj表示第j个模型参数，α表示学习率（learning rate），∂J(θ)/∂θj表示损失函数对θj的偏导数。

在每一次迭代中，根据上述公式更新模型参数，直到达到预定的迭代次数或损失函数收敛到一定程度为止。最终，得到的模型参数即为线性回归模型的最优解。

需要注意的是，梯度下降算法的性能受到学习率的影响，学习率过大可能导致无法收敛，而学习率过小可能导致收敛速度过慢。因此，在使用梯度下降算法时，需要合理选择学习率，并对数据进行合适的预处理以提高算法的性能。