python求解多元方程最优解_Python实现梯度下降算法求多元线性回归(二)

前言

上一篇我们对数据进行了读取并进行了可视化，今天我们来继续实现算法。

完整代码会在最后给出，如果你直接复制下面零散的代码可能会运行不了。

这篇的代码已经默认import了pandas,numpy等模块。

数据标准化

首先我们先取要用的三列数据作为训练数据集：

trainData = cReader[['mpg','displacement','acceleration']]

trainData.insert(0,'ones',1)

cols = trainData.shape[1]

X = trainData.iloc[:,0:cols-1]

Y = trainData.iloc[:,cols-1:cols]

X = np.mat(X.values)

Y = np.mat(Y.values)

for i in range(1,3):

X[:,i] = (X[:,i] - min(X[:,i])) / (max(X[:,i]) - min(X[:,I]))

Y[:,0] = (Y[:,0] - min(Y[:,0])) / (max(Y[:,0]) - min(Y[:,0]))

打印一下trainData前五行数据:

trainData数据

代码说明

在训练数据第一列加一列全为1的列矩阵trainData.insert(0,'ones',1)，目的是为了进行线性回归的时候简化计算，因为我们的目标方程是h(x)= θ0+ θ1

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