importnumpyasnp# 准备训练数据X=np.array([[1,3],[2,5],[3,7],[4,9]])y=np.array([4,7,10,13])# 线性回归模型训练w,b=np.linalg.lstsq(X,y,rcond=None)[0]# 模型预测x=np.array([5,11])y_pred=w*x+bprint("预测值:",y_pred)# MSE损失函数mse=np.mean((y-y_pred)**2)print...
MSE多类分类算法python python多分类问题 机器学习练习 3 - 多类分类 该代码涵盖了基于Python的解决方案,用于Coursera机器学习课程的第三个编程练习。 有关详细说明和方程式 对于此练习,我们将使用逻辑回归来识别手写数字(0到9)。 我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现,并将其应用于一对一的分类。 让我们开...
为了帮助你实现线性回归算法与均方误差(MSE)损失函数的计算方法,我将分点详细解释并提供相应的Python代码。 1. 实现线性回归模型的预测函数 线性回归模型的基本公式为: y=wx+by = wx + by=wx+b 其中,yyy 是预测值,xxx 是输入特征,www 是权重,bbb 是偏置。 我们可以使用NumPy来实现这个预测函数: python impor...
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