Line_Model import torch import torch.nn as nn import math import random import numpy as np # 计算线性回归模型 梯度 def Cal_SGD_Linear(x, pred, label, lr, k, bias=0): g = 0 for (idx, item) in enumerate(pred): g += (item - label[idx]) * x[idx]
import numpy as np # y = w*x + b def compute_error_for_line_given_points(b,w,points): totalError=0 for i in range(0,len(points)): x=points[i,0] y=points[i,1] totalError +=(y-(w*x+b))**2 return totalError / float(len(po
线性回归： 回归（regression）是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 线性回归：回归中最简单的一类模型。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 \(
一. 基本步骤 使用SDL渲染图像的步骤基本可分为以下几步： 1. 初始化SDL接口 SDL_Init(SDL_INIT_VIDEO) 初始化SDL Video 库， 成功返回0， 失败返回非0值。 2. 创建SDL窗口(可以直接创建一个窗口或是绑定一个窗口句柄) 这是生成窗口可以分为两种： 第一种是独立创建一个窗口： SDL
顺序存储的线性表 A 储存 用一组连续的存储单元依次储存线性表的结点 所有结点的数据类型相同的 所以我们直接开辟数组并且用一个int数据记录存入多少个元素即可 #include<iostream> using namespace std; typedef int data; const int MAXN = 1000; class liner { public
