文件列表:

helper.py (2149, 2022-06-27)
linear_regression_project.ipynb (25729, 2022-06-27)
linear_regression_project_en.ipynb (14542, 2022-06-27)
test.py (5490, 2022-06-27)

# 线性回归项目 欢迎来到线性回归项目，线性代数是很多机器学习算法的基础，在这个项目中，你将不借助任何库，用你之前所学来解决一个线性回归问题。 # 项目内容 所有需要完成的任务都在 `linear_regression_project.ipynb` 中，其中包括编程题和证明题。 # 单元测试 项目已经部署了自动化测试，你能在每个需要你完成的函数下面看到形如以下测试代码： `%run -i -e test.py LinearRegressionTestCase.test_...` Ctrl + Enter 运行即可。 如果你的实现有问题，会有断言错误`AssertionError`被抛出。 请重新检查你的实现，并且修正bug，直到通过测试为止。 以下是一些带有特定反馈的断言错误说明： - AssertionError: Expected shape(M,N), but got shape(C,D)." + 返回的计算结果的形状不正确 - AssertionError: Matrix A shouldn't be modified. + 你在实现augmentMatrix时修改了矩阵A - AssertionError: Matrix A is singular. + 你的gj_Solve实现在矩阵A是奇异矩阵时没有返回None - AssertionError: Matrix A is not singular. + 你的gj_Solve实现会在矩阵A不是奇异矩阵时返回None - AssertionError: Bad result. + 你的gj_Solve返回了不正确的计算结果 # Archival Note This repository is deprecated; therefore, we are going to archive it. However, learners will be able to fork it to their personal Github account but cannot submit PRs to this repository. If you have any issues or suggestions to make, feel free to: - Utilize the https://knowledge.udacity.com/ forum to seek help on content-specific issues. - Submit a support ticket along with the link to your forked repository if (learners are) blocked for other reasons. Here are the links for the [retail consumers](https://udacity.zendesk.com/hc/en-us/requests/new) and [enterprise learners](https://udacityenterprise.zendesk.com/hc/en-us/requests/new?ticket_form_id=360000279131).

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