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第12章 副作用(第2页)

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“y”

代表了最终的输出结果。

由于房价预测只有一个输出结果,也就是房价。

所以y这个向量只有一维,而一维的向量其实就是個普通变量。

整个计算过程,就是要根据数据集给定的x和y的值,来预测出一对最精确的w和b的值。

齐凡脑海中出现了一张二维坐标系。

那几百个房价数据样本,就是坐标系中不同的点。

而所谓的线性预测,其实就是找到一条直线,能最大程度将这些样品上的点串起来。

至于为什么是一条直线,而不是曲线,因为它是线性的。

当然,其实这个并非二维空间的问题。

();()  x向量代表的样本属性有13个,y向量代表的最终输出是1个,那加起来总共有14维。

别说是14维,就算是4维的图形也没法在三维世界中画出来。

但是,不画出来也没事。

可以降维嘛,将14维等价理解成二维的xy坐标系,对于计算是没有任何影响的。

齐凡在贤者饮料加持下,心无旁骛。

他的视野中只有电脑屏幕和摊开的书本。

齐凡对Numpy科学计算库的使用还不熟练,每当遇到问题,就只能靠谷哥搜索来解决。

Numpy是一套科学计算库,支持对向量的计算,当然它的作用远不仅止于此。

用代码实现普通的加减乘除计算是很简单的,可要是实现向量计算就搞笑了。

如果自己写一套软件来实现向量计算,那属实是一件极其麻烦的事情,甚至有些天方夜谭。

好在世界上的有一种组织--开源软件基金会。

它们把大量的需要耗费极大人力才能完成的软件,无偿的开放给全世界使用。

比如齐凡正在使用的Numpy就是。

开源是一件功德无量的事情。

如果齐凡此刻没有Numpy,那他不知还要多花多少时间先造工具。

就如一名厨师没有菜刀,不得不先买块铁自己锻造打磨一把。

也正因为此,闭源的巨硬公司口碑向来不咋滴。

这个例程还算初级,齐凡很快就写好了代码。

然后开始调试。

他专注地盯着电脑屏幕。

忽的感觉好像有什么在拉扯自己,贤者饮料加持下,让他完全不会被这种干扰影响。

齐凡只是下意识地做了个推开的动作,那个拉扯的力道总算消失了。

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