基本信息

---

下载

   友情提示：（无需注册或充值，赞助后即可获取资源下载链接）

---

     嘿，亲！知识可是无价之宝呢，但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下，绝对物超所值哦！如有下载和支付问题，请联系我们QQ(微信同号)：813200300

本次赞助数额为： 2 元　

支付宝支付

微信支付

   源码介绍

---

for i in range(m):
    temp0  = (theta0   theta1 * x[i] - y[i]) / m
    temp1  = ((theta0   theta1 * x[i] - y[i]) / m) * x[i] # 更新theta0和theta1，要带入对thete0和theta1求偏导的结果 for i in range(m):
    theta0 = theta0 - alpha * ((theta0   theta1 * x[i] - y[i]) / m)
    theta1 = theta1 - alpha * ((theta0   theta1 * x[i] - y[i]) / m) * x[i] # 求损失函数J(θ)，将更新的theta0和theta1带入损失函数 for i in range(m):
    diss = diss   0.5 * (1 / m) * pow((theta0   theta1 * x[i] - y[i]), 2) # 因为每一对x[i]和y[i]都要算预测和实际的差值，所以要累加 loss.append(diss)