中国科学院大学_线性分类_过拟合与欠拟合_中国AI数据

2019-11-25

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现在,我们从解,斜率和y轴截距中提取系数,如下所示: 坡度= solution_eval [0] [0] y_intercept = solution_eval [1] [0] print('slope:'+ str(slope))print('y'_intercept:'+ str(y_intercept))坡度:0.955707151739 y_intercept:0.174366829314 best_fit = []对于x_vals中的i: best_fit.append(slope * i + y_intercept)plt.plot(x_vals,y_vals,'o',label ='Data')plt.plot(x_vals,best_fit,'r-',label ='Best'fit line',线宽= 3) plt.legend(loc ='upper left')plt.show() 0 2 4 6 Blo 图1:通过矩阵求逆法获得的数据点和最佳拟合线。 线性回归 HQW it WQrkS… 与以前的食谱或本书中的大多数食谱不同,这里的解决方案完全

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