python求解回归方程系数

在Python中求解回归方程的系数有多种方法。其中一种是使用全批量梯度下降法（Full batch gradient descent）。这种方法使用梯度下降的方式，通过多次迭代来逐步优化回归方程的系数。在代码中，可以看到使用了全批量梯度下降的函数`batch_gradient`来更新回归方程的系数。

另一种方法是使用正规方程法（Normal equation method）。这种方法通过求解矩阵方程来直接计算回归方程的系数。在代码中，虽然没有直接展示求解系数的过程，但是可以看到在函数`iteration`中调用了`batch_gradient`函数来进行迭代更新，从而求解回归方程的系数。

总结起来，在Python中求解回归方程系数的过程包括使用全批量梯度下降法和正规方程法两种方法，通过多次迭代或直接求解矩阵方程来进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python解线性回归方程中的系数向量](https://blog.csdn.net/weixin_42274933/article/details/123530111)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于jupyter notebook的python编程—–通过原理，求解分析线性回归方程的的待定系数a和判定系数R2](https://download.csdn.net/download/weixin_38564718/13750360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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