协方差：两个变量总体误差的期望。 简单的说就是度量Y和X之间关系的方向和强度。 X ：预测变量Y ：响应变量 Y和X的协方差：［来度量各个维度偏离其均值的程度］ 备注:［之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的协方差，即统计上所谓 ...

　　Pytorch 实现简单线性回归 问题描述： 　　使用 pytorch 实现一个简单的线性回归。 　　　　　　 　　　　　　　　　　　　受教育年薪与收入数据集 单变量线性回归 　　单变量线性 ...

有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（梯度 ...

有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型 ...

———————————————————— ————————————（如果想要代码可以直接下拉到最后）———————————— 线性模型的一般形式： ...

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grad_desc .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label ...

简单线性回归（最小二乘法）¶ 0.引入依赖¶ In [7]: ...