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我的解答思路和尝试过的方法
我想要达到的结果
想要做线性回归方程，不会修改
以newprices做数据构建线性回归方程
想问这个代码应该如何修改，想要获得线性回归方程
想要做线性回归方程，不会修改
以newprices做数据构建线性回归方程
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CSDN专家-HGJ 2022-04-12 13:47关注在x的后面加上reshape(-1,1)变成二维数组试试，参考：
https://blog.csdn.net/weixin_44568633/article/details/104096841解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-12-23 16:40回答 1 已采纳 肯定会变化，这是正常现象，是因为你没有指定随机种子，所以每次训练的参数初始化是不同的。导致分数不同
- 2022-03-21 13:04回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_43905191/article/details/104677945?utm_source=app&app_version=5.2.1&co
- 2021-06-16 12:07回答 2 已采纳 这个错误是使用了未定义的变量.
- 2020-04-24 18:40xueli_123456的博客 原来就是求三元线性回归的残差啊，害，这有什么难的，妹妹就是不会算权重，一直在网上寻找已经算好权重的数据，为此特意开通了什么会员，咱也不知道咱也不敢问。于是乎，利用自己所学的python，写下了这个程序。 ...
- 2023-01-31 11:42回答 4 已采纳 可以尝试将 w[0] = bias 改为 weight[0] = bias。
- 2023-02-19 15:08回答 7 已采纳 这个错误是由于在字符串中使用了无效的格式化占位符导致的。在这里，你使用了"{:.2f}"这个占位符，它的意思是将一个浮点数格式化为保留两位小数的字符串。 但是，在这个语句中，你传递给占位符的是一个二维
- 2021-07-16 16:21回答 1 已采纳 参考一下：https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79234275https://blog.csdn.net/linshen1213/art
- 2020-04-05 14:12被逼的阿陈的博客 梯度下降法 梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。 梯度下降法的优化思想：用...直线搜索时可能会产生一些问...
- 2022-07-09 20:37回答 1 已采纳 我没太看明白你取得那6个特征，x0、2、5不都是常量吗x1和x3是一次函数，x4是二次函数，这个是否用3个特征就可以了，你最后想要的效果是要一个二次函数去拟合你原本图片中的那条线吗？我用你其中一张图片
- 2021-10-22 18:54回答 1 已采纳 参考这个链接里的文章： 一文教你全面掌握用Python实现线性回归 - 知乎 全文共 4968字，预计学习时长15分钟或更长 本文旨在为读
- 2022-03-21 16:44回答 1 已采纳 拟合的时候可以加一点惩罚因子，意思就是可以允许有一两个错误点，这样可以避免离群点，这也是正则化的思想，你可以搜搜拉格朗日优化。
- 2021-02-04 07:15吴奇霖的博客 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的...
- 2022-10-02 17:08回答 2 已采纳 如果v0和[s]是标量，上面的公式可写为f(Km, Vmax)=0的形式。假定km在区间[a,b]内方程有解，可在该区间内均匀取n点，计算一元方程得到n个Vmax的解。下面的代码，演示了非线性方程的解
- 2021-01-25 18:25ZhemgLee的博客 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的...
- 2020-11-29 07:22weixin_39900582的博客 请在页面菜单里查找。...其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决...介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最...
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4月12日
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