多元线性回归与梯度下降法的算法实现
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简介：
本项目通过Python编程实现了多元线性回归模型，并采用梯度下降法优化参数。展示了数据分析和机器学习的基础应用。
上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，接下来我们将使用该方法来完成多元线性回归的问题。直接开始吧。
我们假设目标函数如下：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读入数据
data = pd.read_csv(D:/Advertising.csv)
# 学习率
lr = 0.00001
# 参数初始化
theta0 = 0
theta1 = 0
theta2 = 0
theta3 = 0
# 最大迭代次数
epochs = 1000
def h_predict(theta0, theta1, t):
```
这段代码首先导入了必要的库，然后读取了一个CSV文件作为数据源。接着定义了一些初始参数和学习率，并设置了最大迭代的轮数。最后是一个假设的目标函数`h_predict()`，用于预测基于给定特征值（theta）的结果。
请注意，在继续进行之前确保已经安装并正确配置了所需的Python环境以及相关库如numpy和pandas等。
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