本实验中，gradient_descent函数实现了梯度下降法的具体过程。它通过调用initialize_parameters函数初始化模型参数，然后在每次迭代中计算模型预测值、梯度以及更新参数值。...
线性模型的优点包括简单、易于解释和计算效率高。它们在许多实际问题中都有广泛的应用。然而，线性模型也有一些限制，例如对非线性关系的建模能力较弱。在处理复杂的问题时，可以通过引入非线性特征转换或使用核函数进行扩...
归一化处理是一种常用的数据预处理技术，用于将数据缩放到特定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。这个过程可以确保不同特征或指标具有相似的数值范围，避免某些特征对模型训练的影响过大。...
NumPy：初学者的绝对基础知识 — NumPy v1.25 手册https://numpy.org/doc/stable/user/absolute_beginners.html
有向图模型（Directed Graphical Models）是概率图模型的一类，其中最为知名的代表是贝叶斯网络。这种模型在处理多变量概率关系方面表现出色，提供了一种直观、清晰的方法来描述随机变量之间的因果关系。...
个可能的取值，其联合概率在高维空间中的分布很难直接建模。在没有任何独立性假设的情况下，我们需要为每一种组合分配一个概率值。每个变量有
Python本身是一种伟大的通用编程语言，在一些流行的库（numpy，scipy，matplotlib）的帮助下，成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容：...
