多元线性回归梯度下降法 python代码

时间: 2023-04-08 20:00:45 浏览: 104
以下是多元线性回归梯度下降法的 Python 代码: ```python 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!
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多元线性回归梯度下降法 python

可以回答这个问题。多元线性回归梯度下降法是一种常用的机器学习算法,可以用于预测多个自变量对一个因变量的影响。在 Python 中,可以使用 NumPy 和 Pandas 库来实现多元线性回归梯度下降法。

numpy多元线性回归梯度下降

在NumPy中,可以使用梯度下降法来求解多元线性回归问题。下面是一个演示多元线性回归梯度下降的例子: ```python import numpy as np # 定义输入特征矩阵X和目标变量向量y X = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 6]]) y = np.array([5, 6, 7, 8]) # 初始化参数向量theta theta = np.zeros(X.shape[1]) # 定义梯度下降的学习率和迭代次数 learning_rate = 0.01 iterations = 1000 # 使用梯度下降法更新参数向量theta for i in range(iterations): # 计算预测值 y_pred = np.dot(X, theta) # 计算误差 error = y_pred - y # 计算梯度 gradient = np.dot(X.T, error) / len(y) # 更新参数向量theta theta -= learning_rate * gradient # 打印最终的参数向量theta print("Parameters: ", theta) ``` 在上述代码中,我们首先定义了输入特征矩阵X和目标变量向量y。然后,我们初始化参数向量theta为全零向量。接下来,我们使用梯度下降法来更新参数向量theta,通过迭代计算预测值、误差和梯度,并更新参数向量theta。最后,我们打印出最终的参数向量theta。

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