机器学习——单变量线性回归详解

文章目录数据导入作图:我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来,对数据有一个直观的感受,根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化:将数据数据向量化:分成两个维度,第一维所有的行都要,X是前面所有列特征,Y是最后一列标签给出线性回归表达式给出代价函数通过梯度下降法是代价函数最小,给出参数更新公式numpy.matrix.flatten可视化结果 数据导入 CSV(Comma-Separated Values)文件 import pandas as pd dataframe = pd.read_csv('ex1data1.txt', names=['population', 'profit'