吴恩达机器学习作业,深化探究吴恩达机器学习作业——线性回归实践

1. 中文学习资源： ：供给了吴恩达《机器学习》课程的Python版编程作业和Quiz的中文版，能够在线运转和测验。还引荐了课程的视频、笔记和其他资源。

2. GitHub资源： ：黄海广在知乎上介绍了他在GitHub上开源的吴恩达机器学习课程资源，包含完好笔记、视频、Python作业等，并供给了百度云下载链接。

3. 有答案的作业： ：博主共享了原版编程作业及自己完结的满分答案版别，包含无答案的原版链接和有答案的版别链接。

4. 中文版课后题及答案： ：这份材料集作业回答和编程代码于一体，合适正在学习吴恩达课程的朋友们。

5. 其他资源： ：供给了全面的吴恩达机器学习课程辅助材料，包含具体的笔记文档、中英双语字幕视频、课后作业解决方案，以及对应的代码示例。

期望这些资源能对你的学习有所协助！如果有任何问题，欢迎随时发问。

深化探究吴恩达机器学习作业——线性回归实践

一、作业布景与方针

吴恩达机器学习课程中的线性回归作业，旨在协助学习者把握线性回归的基本原理，并能够运用Python编程言语完成线性回归算法。作业要求学习者运用Python编写代码，对给定的数据集进行线性回归建模，并评价模型的功能。

二、数据集介绍

作业中供给的数据集为ex1data.txt，包含两列数据：榜首列为人口数量（population），第二列为赢利（profit）。数据集规划较小，但足以满意线性回归作业的需求。

三、线性回归原理

线性回归是一种用于猜测接连值的监督学习算法。其基本原理是经过找到一组线性方程，使得这些方程能够尽可能精确地描绘输入变量与输出变量之间的联系。

线性回归模型能够表明为：y = θ0 θ1 x，其间y为输出变量，x为输入变量，θ0和θ1为模型参数。

四、Python代码完成

以下为线性回归作业的Python代码完成，包含数据预处理、模型练习和模型评价等过程。

```python

import numpy as np

import pandas as pd

1. 数据预处理

data = pd.read_csv('ex1data1.txt', header=None, names=['population', 'profit'])

X = data['population'].values.reshape(-1, 1)

y = data['profit'].values.reshape(-1, 1)

2. 模型练习

3. 模型评价

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