房价预测，梯度下降法

import
numpy
as np
import matplotlib.pyplot as plt
#样本数据
× = [1， 2, 3， 4, 5， 6, 7, 8, 9, 10， 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]y =[3，4， 5，5,2, 4, 7, 8, 11,8, 10, 11, 13, 13,16, 17, 16, 17, 18, 20]m=20#样本数量
alpha = 0.01 #学习率θ_0=1 # 初始化θ_0的值θ_1= 1 #初始化θ_1的值
A
#预测目标变量y的值
def predict(e.e,
84，x):
y_predicted=(
return y_predicted
θ_1*X
# 遍历整个样本数据，计算偏差，使用批量梯度下降法
Idef Loop(，
sum1 =
sum2=0
ecror=
for i in range(m):
a = predict(θ_0, 0_1, x[i]) - y[i]
b = (predict(θ_0, 0_1, x[i]) - y[i]) * x[i]
error1=a* a
sum1=sum1 + a
sum2
=sum2 + b

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