Deleting a branch is permanent. It CANNOT be undone. Continue?
No due date set.
This issue currently doesn't have any dependencies.
Deleting a branch is permanent. It CANNOT be undone. Continue?
1）完成5.3.5中实践题第1题，有素材，按题目要求命名。
2）完成5.3.5中实践题第2题，有素材，按题目要求命名。
3）完成5.3.5中实践题第3题，有素材，按题目要求命名。
以上作业不迟于周六上午9点，提交至水杉码园“学号”仓库的homework13分支下。
水杉码园上的本次作业要求：https://gitea.shuishan.net.cn/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/AllStuRead/issues/16
腾讯工蜂上的本次作业要求：https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson13/issues/1
腾讯工蜂上的本次课程材料（课件及素材等）：https://git.code.tencent.com/AI-B.Liuyao.2022Spring.XinYuan/lesson13/tree/master
家人们，这个“第13个系数”是什么个意思0.0
为什么他是第13个，前12个都是啥，不是很清楚0.0
该数据集提供13个属性，因此对应多元线性回归产生13个系数
请问（-1，1）是什么形状的数组（（
应该是任意行，1列的吧
小伙伴你好！你试着把它输出一下就看出来了！
请问，5-3-1的自变量和因变量这个是什么意思啊，没太看懂...
r2_score(diabetes_y_test, diabetes_y_pred)，使用的是metrics中的函数，因此需要提前把预测值计算好，提供给相关指标函数计算。
lr.score(x_test,y_test)，使用的是linearregression的函数，不需要提前计算预测值，它会自动计算预测值，然后计算相关指标。
numpy中reshape(-1,1)与reshape(1,-1)的作用详解: https://www.cnblogs.com/jarph/p/15234226.html
谢谢老师！那请问这两个方法在实际应用的时候有偏好吗？还是都可以用呢？
大概是X里的第一列0][1][2的回归系数是0.5，第二列0][1][2的回归系数也是0.5这样吧
这里有两个特征x1、x2，特征[0,0]对应标签0，以此类推。
二元回归处理后得到y=0.5x1+0.5x2+b（截距）
请问这里题目里的[0.5,0.5]是什么意思呀
有点没搞懂这两行代码是干什么的？但是没了就报错
想请问一下第一题的结果大家输出的截距都是一样的嘛？还是说截距是0有不同的形式每次都不一样？
（因为发现我输出的结果和平台上其他小伙伴的结果好像不太一样（有点像二倍），但是我自己试了几次输出的结果又是一样的）
调整输入的结构，因为fit需要接收形状为(n_samples, n_features)的输入。
此处是素材有误，不必理会
可能因为大家电脑配置的不同略有差异，只要是个很小的值就可以
欧好的！明白了！谢谢老师！！！
好像是因为导入的库不一样，导入linear_model就是1.11，但是导入LinearRegression就是1.22，所以应该导入哪一个库呢？
这只是导入的层级不一样，最终都是使用LinearRegression
请问为什么导入LinearRegression的时候可以正常运行出2.22，但导入linear_model就会报错呀？
这种导入方式没有问题，你可能需要检查下你的环境是否安装了sklearn
那为什么不同的层级就会有不同的结果呢？
你是不是没打开prompt呀
我的电脑上，两种导入方式得到的结果是一样的
好的，谢谢助教
请问书上例题里写的range(y_test.shape[0])是什么意思？
测试集样本数量
第13周作业to 第13周作业（线性回归实践） 1 年之前