X))
c=computeCost(Xnp,ynp,theta) # 没有使用梯度下降的误差值
print(c)
#梯度下降算法
def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters...=final_theta[0,0]+ inal_theta[0,1]*population#得到预测出权重的数学模型
#绘制图像
fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6))...,'r',label='Prediction')#最小损失直线
ax.scatter(data['Population'],data['Profit'],label='Training data')#散点...Population Size')
plt.show()
32.072733877455676
算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内...，使这些点尽可能分布在这条线上或周围。
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