【源码】基于Python的机器学习回归作业系统

项目简介

本项目名为“回归作业系统”，是基于Python的机器学习回归作业项目。其目的是通过梯度下降法训练线性回归模型，并将参数优化过程和误差表面图进行可视化，是数据科学家和机器学习爱好者的实用工具。

项目的主要特性和功能

1. 采用梯度下降法训练线性回归模型，便于用户理解模型训练过程。
2. 对参数优化过程进行可视化，通过参数变化曲线和误差表面图直观展示。
3. 支持数据导入并进行预处理，为训练和绘图准备数据。
4. 提供学习率自适应调整策略，可加快收敛速度并防止过拟合。

安装使用步骤

1. 安装依赖库

确保计算机已安装Python以及主要科学计算库numpy和matplotlib。若未安装，可通过以下命令安装： bash pip install numpy matplotlib

2. 下载源码文件

下载项目的源码文件（回归作业系统.zip）。

3. 解压并运行代码

解压文件，打开其中的regression-demo.py和regression-homework.py文件，这两个文件包含项目的所有代码。

4. 使用自定义数据

若要使用自己的数据，修改代码中的文件路径以导入数据。数据应为逗号分隔的文本文件，包含x和y的值。

5. 运行项目

先运行regression-demo.py理解线性回归模型的训练过程，再运行regression-homework.py执行完整的回归作业，包括参数优化和可视化。

注意：运行代码前需确保计算机已安装Python和相关库。因代码主要用于学习和演示，实际生产环境中可能需进一步优化和调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】