m is not defined

This error message "m is not defined" means that you are trying to use a variable or function called "m" that has not been declared or defined in your code. You need to make sure that you have defined the variable or function before using it. Check your code for any typos or missing declarations. If you're still having trouble, you can share more details about your code and I can help you debug it.

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上述代码分别报错：NameError: name 'np' is not defined，NameError: name 'w' is not defined，NameError: name 'loss_history' is not defined，请解决

上述错误是因为你在代码中引用了未定义的变量。下面是修正后的代码，包含了对numpy、初始权重向量w以及历史损失loss_history的初始化：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('BostonHousingData.csv')
X = data.drop('MEDV', axis=1)  # 特征矩阵
y = data['MEDV']  # 目标变量

# 初始化参数
n_features = X.shape[1]
w = np.random.randn(n_features)  # 初始化随机权重
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# 手动实现梯度下降并记录历史损失
def gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs):
    m = len(y)
    loss_history = []
    for epoch in range(epochs):
        y_pred = np.dot(X, w)
        loss = (1/m) * np.mean((y - y_pred)**2)
        
        dw = -(2/m) * np.dot(X.T, (y - y_pred))
        w -= learning_rate * dw
        
        loss_history.append(loss)
    
    return w, loss_history

w, loss_history = gradient_descent(X, y, w, learning_rate, epochs)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(loss_history)
plt.title('Loss Function vs. Epochs')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(range(len(y)), y, label='Actual Prices')
plt.plot(range(len(y)), np.dot(X, w), label='Predicted Prices', color='red')
plt.legend()
plt.title('Actual vs. Predicted Prices (50 Samples)')
plt.xlabel('Sample Index')
plt.ylabel('Price')

plt.tight_layout()
plt.show()

现在，代码应该不会报错了。注意这里的`np.random.randn(n_features)`用于初始化随机权重，以便在第一次运行时有初始值。如果你之前已经运行过一次并且得到了w，那么再次运行时需要保留w的值，而不是每次都重新随机初始化。

NameError: name 'm' is not defined

NameError: name 'm' is not defined是Python中的一个错误提示一个未定义的变量或者函数名。这通常是因为在代码中使用了一个没有赋值或者没有声明的变量或者函数。

要解决这个错误，可以检查以下几个方面：
1. 检查变量名或函数名是否正确拼写，包括大小写是否匹配。
2. 确保变量或函数在使用之前已经被正确地定义或声明。
3. 如果变量或函数在其他模块中定义，需要确保已经正确地导入了该模块。

如果以上检查都没有问题，那么可能是由于作用域的问题导致的。在Python中，变量和函数有自己的作用域，如果在某个作用域内没有定义某个变量或函数，就会出现NameError。